X-Adapter,是一个可以打通Stable Diffusion模型1.5版本和SDXL版本之间界限的项目,目前才刚刚放出来本地部署的代码,以后如果支持.safetensors后,则1.5版本的lora模型 也可以和SDXL的基础模型搭配使用了。 期待下,不久后应该会支持comfyui或者webui了。 GitHub地址:https://github.com/showlab/X-Adapter...
这是主流的几种Adapter形式,可以看出,LoRA相较于传统的Adapter,有几个特点 并行计算,无推理延迟。传统的Adapter的推理过程,输入经历了x->MHA->Adapter->FFN->Adapter->y,这种串行结构比原本的x->MHA->FFN->y会带来一定的推理延迟 残差结构,非侵入式。众所周知,残差结构更容易训练,论文上也提到LoRA相比Prefix T...
base_layer(x) + lora_output 效果分析: LoRA dropout在小数据集上可减轻过拟合 典型值:0.1~0.2 大数据集上可能不需要 6. LoRA与其他PEFT方法的技术比较 6.1 Adapter方法 Adapter通过在Transformer层之间插入小的可训练模块实现参数高效微调: 技术对比: Adapter:插入新层,原始权重冻结 LoRA:修改现有权重,无架构...
model.train_adapter(adapter_name) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 复制 主要参数: mh_adapter:设置是否要在多头注意力模块之后添加适配器。 output_adapter:设置是否要在Transformer模块的输出层添加适配器。 reduction_factor:模型参数量与需调整的适配器参数量的比值。 non_linearity:设置非线性...
Starting with a set of pre-trained LoRA adapters, our gating strategy uses the hidden states to dynamically mix adapted layers, allowing the resulting X-LoRA model to draw upon different capabilities and create never-before-used deep layer-wise combinations to solve tasks. The design is inspired...
16GB Micro SD Card – Class 10 x 1 USB to UART Adapter x 1 0dBi Rubber Duck Antenna x 1 Micro USB Cable 20cm x1 Micro USB Cable 100cm x 1 RJ45 Ethernet Cable 200cm x 1 5V/2.1A American Standard power supply with USB Type-A Output x 1 ...
然后,以 BAx 计算每个 LoRA adapter 的重要性,其中 A 和 B 是 LoRA 矩阵,x 是输入。这只是简单地将 LoRA adapter 的输出与冻结层(frozen layer)的输出相加。如果通过计算得到的输出值较大,则表示冻结层的行为发生了很大变化。如果很小,这意味着 LoRA adapter 对冻结层的影响很小,可以被省略。
lora_request2 = LoRARequest("self_adapter_v2", 2, lora_local_path="output_dir_qwen2.5_lora_v2/") # 创建模型 llm = LLM(model="Qwen2.5-7B-Instruct/", enable_lora=True, max_model_len=2048, dtype="float16") tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained("Qwen2.5-7B-Instruct/") ...
Paper tables with annotated results for LoRA-X: Bridging Foundation Models with Training-Free Cross-Model Adaptation
适配器调优(Adapter tuning)如 Houlsby 等(2019)所提出,在自注意力模块(和 MLP 模块)与后续残差连接之间插入适配器层。适配器层中有两个带有偏置的全连接层,中间有一个非线性激活函数。我们称这种原始设计为Adapter。最近,Lin 等(2020)提出了一种更高效的设计,仅在 MLP 模块之后和 LayerNorm 之后应用适配器层。