loss值=nan,我=boom,心态直接爆炸。还有就是loss值不收敛的情况,这些经常练LoRA的朋友肯定经常遇到,今天就来讲一下如何提高LoRA的成功率。首先,验证LoRA模型是否会炸炉,我们可以通过训练时的loss值进行一个大致的判断。通常来说,我们训练三次元LoRA,loss值一般控制在0.1~0.12。(请勿在公开场合展示AI三次元图片) 而...
在深度学习中,混合精度训练是一种常用的技术,它能够显著提高训练速度并降低显存消耗。然而,在某些情况下,使用混合精度可能会导致QLORA Loss变成NaN,这通常是由于梯度爆炸或数值稳定性问题引起的。为了解决这个问题,我们需要采取一系列措施来确保训练过程的稳定性和准确性。1. 训练环境的准备首先,我们需要安装必要的软件...
摘要:chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safete,fp16,16x30x10x1=4800步,无正则,无标签,尺寸裁切512x768,训练时间17min,速度4.4it/s,loss曲线附图: 说实话这个曲线都绝了,分析是余弦重启刚要开始,训练结束导致的,不对求喷 pretrained_model_name_or_path="D:/sd-webui-aki-v4.1/models/Stable-diffusion/chillo...
LoRA模型训练时，面对loss值=nan的情况，需要冷静分析，避免心态爆炸。一般建议训练三次元LoRA模型时，控制loss值在0.1~0.12之间。二次元模型的loss值可适当放宽要求。训练过程中的loss值不收敛现象，可能是由多个因素导致的。遇到loss值收敛至0.15以下后不再下降的情况，可尝试将学习率调低一半，可能是...
最近新换了工作,以后的工作内容会和大模型相关,所以先抽空跑了一下chatGLM2-6b的demo,使用Qlora或lora微调模型 今天简单写个文档记录一下,顺便也是一个简单的教程,并且踩了qlora loss变成nan训练不稳定的问题 本教程并没有写lora的原理,需要的话自行查阅 1.chatG
Here's my latest training config. I've tried using fixed version vae, AdaFactor optimizer, no_half_vae=True, mixed_precision = "bf16"... Still cannot find a solution, please help me if u have an idea! pretrained_model_name_or_path = "D:/...
stable diffusion\lora训练报错解决1660s error:NaN detected in latents loss=nan loss=nan,关闭fp16可以解决,原因未知,影响未知。
1、画画会出现黑图/卡生成95%,如果用的启动器,要在设置里关掉半精度优化,我顺便把nancheck也关了,好像就没怎么画黑图了 2、训练一开始就loss = nan,训了白训。需要改配置为mixed_precision="no",但这样会导致6G显存叕不太够用了,只能降低训练集的分辨率了 ...
大概率是环境问题，我也遇到过，当时直接用的webui的环境，能跑通不报错但是训练梯度消失或者最后效果也...
现象2:在处理某些复杂任务时,我尝试将 Lora 的 rank 参数增大至 64 或 128,结果模型性能反而下降,甚至出现训练崩溃、梯度变成 nan 的情况。这与直觉相悖,因为理论上对于复杂任务,rank 越大意味着可调整的参数越多,模型的效果理应更好。 ADALoRA: 建模成 SVD 分解的形态, 每次更新根据重要性得分来取哪些 ...