Network Rank（Dimension）维度，代表模型的大小。数值越大模型越精细，常用4~128，如果设置为128，则最终LoRA模型大小为144M。一般现在主流的LoRA模型都是144M，所以根据模型大小便可知道Dimension设置的数值。设置的小，则生成的模型小。Network Alpha，一般设置为比Network Rank（Dimens
在这种设置下,当每层仅对 的其中一个应用 LoRA 时,rank 则等于8;而如果每层都对 的其中两个应用 LoRA,则 rank 等于4。 通过上表可以看出,模型更倾向于我们对更多类型的 projection matrices 应用 LoRA(如上表显示,对4个 projection matrices 都应用 LoRA 时效果是最好的),尽管 rank 很低(如上表中最右一...
在LoRA中,原始权重矩阵W被分解为W0 + W_rank,其中W_rank = A * B,A和B是低秩矩阵。如果alpha设置得过大,可能会导致梯度更新过于激进,从而引起训练过程中的不稳定性;如果设置得过小,则可能导致更新过于保守,影响模型的学习能力。 梯度稳定性:适当的alpha值有助于保持梯度的稳定性。如果alpha过大,可能会导致梯...
Network Alpha值不得超过Network Rank。虽然可以指定超出该数量的数字,但很有可能会导致意外的LoRA。 另外,在设置Network Alpha时,需要考虑对学习率的影响。 例如,如果Alpha为16,Rank为32,则权重使用强度为16/32 =0.5,这意味着学习率只有“学习率”设置的一半有效。 如果Alpha和Rank相同,则使用强度为1,对学习率没...
调整LoRA rank 和选择合适的 α 值至关重要。提供一个小技巧,试试把 α 值设置成 rank 值的两倍。 14GB RAM 的单个 GPU 能够在几个小时内高效地微调参数规模达 70 亿的大模型。对于静态数据集,想要让 LLM 强化成「全能选手」,在所有基线任务中都表现优异是不可能完成的。想要解决这个问题需要多样化的数据源...
--lora_rank 4 LoRA 的秩,控制 LoRA 层的复杂度。 --seed 1337 随机种子,确保训练过程的可重复性。 --validation_epochs 5 每隔多少个 epoch 进行一次验证,这里设置为 5。 最终训练的模型文件将会保存在/home/aistudio/work/PaddleMIX/ppdiffusers/examples/text_to_image/sd-piexl-model-lora 67%|███...
network_alpha:设置缩放权重,用于防止下溢并稳定训练的alpha值。 network_args:设置卷积的Rank与缩放权重。 下面表格中Rocky给出一些默认配置,大家可以作为参考: network_categorynetwork_dimnetwork_alphaconv_dimconv_alpha LoRA 32 1 - - LoCon 16 8 8 1 LoHa 8 4 4 1 如果我们想要训练LoRA,我们需要设置network...
11、设置 PEFT 进行微调 现在让我们定义 LoRA 配置以微调基础模型。 from peft import LoraConfig, get_peft_model, prepare_model_for_kbit_training config = LoraConfig( r=32, #Rank lora_alpha=32, target_modules=[ 'q_proj', 'k_proj',
config设置 prompts_file:"./examples/unreal_prompts.yaml"pretrained_model:name_or_path:"Birchlabs/wd-1-5-beta3-unofficial"v2:true v_pred:true network:type:"lierla"rank:16alpha:1.0train:precision:"bfloat16"noise_scheduler:"ddim"iterations:1000lr:1e-4optimizer:"lion"lr_scheduler:"cosine"save...
论文在GPT-3175B上设置了18M的参数预算(如果存储在FP16中,大约为35MB),如果调整一种类型的注意力权重,则对应于r=8,如果对所有96层调整两种类型,则对应r=4。结果见表5。 注意,将所有参数设置为∆Wq或∆Wk会显著降低性能,而调整Wq和Wv会产生最佳结果。这表明,即使是rank=4也能捕获∆W中的足够信息,因此...