# 加载微调后的 LLM 模型 llm_model_name='microsoft/LLM2CLIP-Llama-3-8B-Instruct-CC-Finetuned' config=AutoConfig.from_pretrained(llm_model_name,trust_remote_code=True) llm_model=AutoModel.from_pretrained(llm_model_name,config=config,trust_remote_code=True) tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained...
PCM加速lora,ComfyUI_omost和MusePose测试 03:20 最新智普glm-4-9b开源模及SD公司出品stable-audio-open-1.0文生音频模型测试 02:52 最新Flash Diffusion加速“任意”扩散模型 ComfyUI_StableAudio_Open 插件测试 02:13 材质赋予,语义增强等pOps方法介绍, Physics3D方法介绍 02:16 0611 01:45 ComfyUI_...
Avoiding forgetting through parameter efficient finetuning: 使用LoRA进行VL的finetuning，以此减少foundation...
# 加载微调后的 LLM 模型 llm_model_name = 'microsoft/LLM2CLIP-Llama-3-8B-Instruct-CC-Finetuned' config = AutoConfig.from_pretrained(llm_model_name, trust_remote_code=True) llm_model = AutoModel.from_pretrained(llm_model_name, config=config, trust_remote_code=True) tokenizer = AutoTokenize...
llm_model_name='microsoft/LLM2CLIP-Llama-3-8B-Instruct-CC-Finetuned'config=AutoConfig.from_pretrained(llm_model_name,trust_remote_code=True)llm_model=AutoModel.from_pretrained(llm_model_name,config=config,trust_remote_code=True)tokenizer=AutoTokenizer.from_pretrained(llm_model_name)# 初始化 LLM...
llm_model_name = 'microsoft/LLM2CLIP-Llama-3-8B-Instruct-CC-Finetuned' config = AutoConfig.from_pretrained(llm_model_name, trust_remote_code=True) llm_model = AutoModel.from_pretrained(llm_model_name, config=config, trust_remote_code=True) ...
事实上,LoRA并不是一项新技术,早在2021年,微软便发表了相关的论文。当然,当时的LoRA针对的并不是Stable Diffusion这种生成模型的finetune,而是GPT这样大型的语言模型的finetune。 LoRA的主要思想在于,当一个大型神经网络在大量数据上进行训练时,它会学习到一种可以用较少维度来捕捉数据特征的简单数据表示,这就是文中...
Fine tune OpenCLIP models via LoRA TODOS Adapter saving Merging adapters with the original model Inferencing with the adapter Add better documentation Support for more logging References The links below have most of the information/implmentation here in much cleaner ways, all credit to them, I jus...
字幕对比微调(Caption Contrastive Fine-tuning) 核心问题:LLM 的原生文本特征缺乏区分性,难以直接用于多模态任务。 创新点:通过监督对比损失函数,将同一图像的字幕作为正样本,将其他字幕作为负样本,从而显著增强 LLM 的文本编码能力。 冻结LLM 梯度 目的:保留 LLM 的开放世界知识,降低计算成本。
值得说明的一点是,目前finetune SD模型的方法主要有两种:一种是直接finetune了UNet,但是容易过拟合,而且存储成本;另外一种低成本的方法是基于微软的LoRA,LoRA本来是用于finetune语言模型的,但是现在已经可以用来finetune SD模型了,具体可以见博客Using LoRA for Efficient Stable Diffusion Fine-Tuning。