StableDiffusion：使用自己的数据集微调训练LoRA模型前言前提条件相关介绍微调训练LoRA模型下载kohya_ss项目安装kohya_ss项目运行kohya_ss项目准备数据集生成关键词模型参数设置预训练模型设置文件夹设置训练参数设置开始训练LoRA模型TensorBoard查看训练情况测试训练的LoRA模型文字生成图像（txt2img）参考前言由于本人水平有限，难免出现错漏，敬请批评改正。更多精彩内容，可点击进入YOLO系列专栏、自然语言处理专栏或我的个人主页查看基于DETR的人脸伪装检测YOLOv7训练自己的数据集（口罩检测）YOLOv8训练自己的数据集（足球检测）YOLOv
文章目录一、前言二、主要内容三、总结🍉CSDN叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/一、前言这篇博客试图根据一些常见的可量化指标，为您选择适合您用例的生成式人工智能方法提供指导。生成式AI正在以惊人的速度发展，许多组织都在尝试利用这项先进技术来解决业务问题。虽然有很多流行的方法可供选择，但是当涉及到选择正确的方法来实施生成式AI解决方案时，仍缺乏明确的指导。最常讨论的方法有：提示工程（PromptEngineering）检索增强生成（RetrievalAugmentedGeneration，RAG）微调（Fine-tuning）从零开始训练自己的基础模型（Fo
昨天，Meta开源专攻代码生成的基础模型 CodeLlama，可免费用于研究以及商用目的。CodeLlama系列模型有三个参数版本，参数量分别为7B、13B和34B。并且支持多种编程语言，包括Python、C++、Java、PHP、Typescript(Javascript)、C#和Bash。Meta提供的CodeLlama版本包括：CodeLlama，基础代码模型；CodeLlama-Python，Python微调版；CodeLlama-Instruct，自然语言指令微调版。就其效果来说，CodeLlama的不同版本在HumanEval和MBPP数据集上的一次生成通过率（pass@1）都超越
一、介绍今天我们来聊一聊关于LLM的微调训练，LLM应该算是目前当之无愧的最有影响力的AI技术。尽管它只是一个语言模型，但它具备理解和生成人类语言的能力，非常厉害！它可以革新各个行业，包括自然语言处理、机器翻译、内容创作和客户服务等，成为未来商业环境的重要组成部分。我相信很多人在领略了GPT等大语言模型的魅力之后，都希望迫不及待的考虑能将模型能力集成到自己的产品中去，提升产品竞争力，由于LLM天然具备强大的语义理解能力，使得我们原来在用尝试用NLP去解决一些比较困难的问题突然变得迎刃而解，非常简单，甚至超出你的想象。此刻，我脑海里已经想到了很多可以借助LLM来实现的场景。但是，我们也要面对一个
🌷🍁博主猫头虎带您GotoNewWorld.✨🍁🦄博客首页——猫头虎的博客🎐🐳《面试题大全专栏》文章图文并茂🦕生动形象🦖简单易学！欢迎大家来踩踩~🌺🌊《IDEA开发秘籍专栏》学会IDEA常用操作，工作效率翻倍~💐🌊《100天精通Golang(基础入门篇）》学会Golang语言，畅玩云原生，走遍大小厂~💐🪁🍁希望本文能够给您带来一定的帮助🌸文章粗浅，敬请批评指正！🍁🐥文章目录ChatGPT-3.5Turbo微调功能及API更新详解摘要：1.GPT-3.5Turbo微调功能简介2.微调的定义和应用3.微调的关键点4.微调的步骤5.支持微调的模型6.微调的成本总结参考资料：原创声明ChatGPT-3
0.简介随着chatgpt的爆火，最近也有很多大模型在不断地出现，比如说Bloom系列以及以LLAMA为基础的ziya和baichuan。这些模型相较于chatglm来说，更加具有发展前景，因为其是完全可商用，并可以不断迭代更新的。最近作者在跟着hiyouga大佬的LLaMA-Efficient-Tuning进行学习，相较于其他的项目来说，该项目是非常适合跟着学习并入门的。1.什么是SFTSFT（ScalableFine-Tuning）是一种用于自然语言处理的技术，它通过对预训练的语言模型进行微调，使其适应特定任务。在大模型SFT中，使用的是大型的预训练语言模型，例如LLAMA、GPT等，这些
该教程能教会读者如何使用本地服务器使用VITS微调训练自己的想要的角色的声音并且本地推理，注意只能使用linux版本进行训练，但是推理可以在windows上完成。操作系统：Linux（Ubuntu20.04）Python版本：3.9使用Conda虚拟环境STEP0 使用conda配置虚拟环境(个人习惯，也可以直接在本地服务器上嗯配)condacreate-nvitspython=3.9activatevitsSTEP1复制代码库并安装运行环境gitclonehttps://github.com/Plachtaa/VITS-fast-fine-tuning.gitpipinstallimagei
生成式人工智能正在快速发展，许多人正在尝试使用这项技术来解决他们的业务问题。一般情况下有4种常见的使用方法：PromptEngineeringRetrievalAugmentedGeneration(RAG检索增强生成)微调从头开始训练基础模型(FM)本文将试图根据一些常见的可量化指标，为选择正确的生成式人工智能方法提供建议。本文不包括“使用原模型”的选项，因为几乎没有任何业务用例可以有效地使用基础模型。按原样使用基础模型可以很好地用于一般搜索，但对于任何特定的用力，则需要使用上面提到的选项之一。如何执行比较?基于以下指标:准确性(回答有多准确?)实现复杂性(实现可以有多复杂?)投入工作量(需
在kerasblog上有一个VGG16微调的例子，但我无法重现它。更准确地说，这里是用于在没有顶层的情况下初始化VGG16并卡住除最顶层以外的所有block的代码:WEIGHTS_PATH_NO_TOP='https://github.com/fchollet/deep-learning-models/releases/download/v0.1/vgg16_weights_tf_dim_ordering_tf_kernels_notop.h5'weights_path=get_file('vgg16_weights.h5',WEIGHTS_PATH_NO_TOP)model=Sequ
