1、LoRA:一种更简单的 LLM 微调方法 大型语言模型往往包含大量参数。例如,GPT-3 有1750 亿个参数。由于规模如此之大,大型语言模型往往很难训练或微调。因此,LoRA 最初是为了使大型语言模型的微调变得更容易而开发的。 使用LoRA(图形的橙色部分),只需要对原始预训练权重(图形的蓝色部分)进行较小尺寸的校正,从而使...
因此,真相便是,sd-scripts训练后的权重文件中保存了alpha值,并且在推理过程中被读取并作用于LoRA缩放,而diffusers训练后的权重文件丢失了alpha值(此时使用默认的alpha值,等于rank),导致二者推理时缩放的系数不一致。 2. LoRA的层数不一致 在diffusers官方的LoRA脚本下,只会对q,k,v,o层创建lora: sd-scripts则默认...
在Diffusers库中,您可以使用AutoModelForCausalLM或AutoModelForSeq2SeqLM类来加载CivitAI Lora模型。具体取决于您的应用场景,您可以选择适合您的模型类。 以下是一个加载CivitAI Lora模型的示例代码: from diffusers import AutoModelForCausalLM, AutoTokenizer # 指定模型名称和文件路径 model_name = "civitai/lora...
需要对diffusers lora训练参数进行调整,以达到最优的训练效果。 三、如何调整diffusers lora训练参数? 1. 学习率 学习率是影响模型训练效果的重要参数之一。在diffusers算法中,学习率的设置通常会影响模型的收敛速度和稳定性。一般来说,合适的学习率能够使模型在训练过程中稳定地收敛到局部最优解,而过大或者过小的...
--lora_prefix_text_encodersafetensors中文本编码器权重的前缀。 --alphaW = W0 + alpha * deltaW 中的合并比例。 --to_safetensors是否将管道存储为safetensors格式。 --device要使用的设备(例如cpu,cuda:0,cuda:1等)。 详见:https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/scripts/convert_lora_saf...
来自LoRA 的权重 然后与主检查点模型权重 W 合并。 将LoRA 权重与检查点权重合并 要删除 LoRA 权重, 我们需要负 -α 来删除 LoRA 权重, 或重新创建pipeline。 使用LoRA 的另一种方法是修改执行模块转发过程的代码, 并在计算文本嵌入和注意力分数期间引入 LoRA 权重。
【300%加速LoRA推理】 - 利用Diffusers动态加载卸载LoRA适配器的特性,实现对多个LoRA模型的高效推理。 - LoRA适配器体积小,加载卸载非常快速,可以在同一服务中切换适配器。 - 仅保持base模型热启动状态...
4、在Civitai上找到想要的模型(checkpoit或者lora),注意看Base Model是不是SD模型,然后对着下载按钮右键==》复制链接地址 5、在colab上下载Civitai模型,替换下复制的下载链接 !wget-O test_model.safetensors $(curl https://civitai.com/api/download/models/94081) ...
LoRAhttps://hf.co/blog/loraDreamBoothhttps://dreambooth.github.io/minRFhttps://github.com/cloneofsimo/minRF/ 如果需要使用该程序，首先需要确保各项设置都已完成，同时准备好一个数据集 (比如这个)。你需要安装 peft 和 bitsandbytes ，然后再开始运行训练程序:这个https://hf.co/datasets/diffusers/dog-...
LoRA、ControlNet、T2I-Adapter 到 diffusers 的全适配方案 LoRA for diffusers 本方案是为了在 diffusers 框架，即基于 diffusers 训练保存的模型中，灵活嵌入各种格式的 LoRA 权重。由于 LoRA 的训练通常冻结 base model，因此可以作为可插拔模块轻松嵌入已有模型，作为风格或 IP 条件约束。LoRA 本身是一种通用的训练...