一、LoRA原理LoRA(Low-Rank Adaptation of LLMs),即LLMs的低秩适应,是参数高效微调最常用的方法。 LoRA的本质就是 用更少的训练参数来近似LLM全参数微调所得的增量参数,从而达到使用更少显存占用的高效微调。1.…
1. 理论上计算量分析:LoRA的计算量和全参数微调相当 2. 显存占用分析:LoRA显存占用更少 3. 实际训练速度分析:LoRA训练速度更快 4. 内存占用分析:LoRA内存占用更小 5. LoRA微调效率实测:ChatGLM3-6B 参考 打个小广告 ☻,知乎专栏《大模型前沿应用》的内容已经收录在新书《揭秘大模型:从原理到实战》中。感兴...
说点lora模型训练..1. 图片选取尽量全身像,单人物最好,不要带过多其他物件,不然会被污染,画风差距别大到认不出是一个人。2. 图片人物表情动作尽量不一样的多一些最好3. 图片样本越多越好,这个真的很关键,多了之后炼出的
训练lora失败……..LoRa是一种低功耗、远距离的无线通信技术,通常用于物联网(IoT)应用。在训练LoRa模型时,出现显存不足的错误可能是由于您的计算机配置不足以运行所需的计算。以下是一些可能的解决方案:1. 增加显存
原创:checkpoint模型训练和lora训练教程 😄 一、 图像处理原理 素材图像处理:输入的图像通过学习过程(专业名词)被分解为噪音(创建人工智能图像时使用的种子号),在训练方法中将噪声再次溶解到图像中,生成出的图像会通过训练使其与输入图像更接近。 二、素材的选取 ...
2.可以很轻松的训练出一个角色的多套衣服(也就是多合一lora) 3.操作比原版更加简单 那么新的方法怎么操作呢 首先是reg文件夹,改良方法中reg文件夹仍和原来方法中使用一样的图片和处理方式 但是在新方法中reg文件夹的图片不再限定数量,姿势越多样,泛化性能越好 ...
训练lora时无法使用本地模型或者即使下载了默认1.5模型依然无法训练的问题解决办法。 成因:可能是因为训练脚本需要链接抱脸网huggingface导致 删除sd缓存目录:C:\Users\Administrator\.cache(注意这里的名称\Administrator是你自己电脑的用户名) 再次训练时会重新下载模型,需要注意的是缓存文件夹中tmp开头的文件是下载失败的...
关于我最近训练lor..1.本来我以为保留人物信息越多越好,实际上是没错的,但是我ps新建了个正方形画布,把躺着的人全部拉进去,或者是横版的人必须拉进去,导致上下留白这个问题就很严重,实际上画很竖长的图就会有问题,有问题的程
电竞叛客4080训练..webui开着会爆训练分辨率设成1024*1024也会爆dim是64 bachsize 4,应该也不高,后来改成512就没事了请问这个正常吗,会不会是显卡有问题有时候跑大图也会出黑图
LoRA训练降低了内存需求,利于在资源有限设备开展。该训练方式通过添加低秩矩阵对权重进行调整。训练时冻结预训练模型大部分参数,仅微调LoRA部分。LoRA矩阵的秩是一个重要超参数,影响训练效果。较小的秩可显著减少训练参数数量。其训练过程能快速完成微调,节省时间成本。对比传统全模型训练,LoRA训练速度优势明显。 可灵活...