形状为 input_dim x output_dimW_A=nn.Parameter(torch.empty(input_dim,rank))# LoRA权重AW_B=nn.Parameter(torch.empty(rank,output_dim))# LoRA权重B# 初始化LoRA权重nn.init.kaiming_uniform_(W_A,a=math.sqrt(5))nn.init.zeros_(W_B)defregular...
2022年在AIGC时代到来之后,LoRA(Low-Rank Adaptation)无疑成为了AI绘画领域中与Stable Diffusion(简称SD)系列配合使用最多的模型,SD模型+LoRA模型的组合,不仅创造了很多脑洞大开的AI绘画风格、人物以及概念,而且大幅降低了AI绘画的成本,提高了AI绘画的多样性和灵活性,让各行各业的人都真真切切地感受到了AI绘画的...
Stable Diffusion是一个基于深度学习的图像生成模型，而LoRA（Lightweight Online Retrieval Augmentation）是一种模型微调技术，它可以用于在Stable Diffusion的基础上进行特定任务的训练，比如生成特定风格或主题的图像。以下是训练LoRA模型的一般步骤：1. 确定训练目标 在开始训练之前，你需要明确你想要模型学习的目标。这可...
LoRA的主要用途包括: 模型微调:LoRA可以用于对预训练的大型语言模型进行微调,以适应特定的下游任务,如文本分类、情感分析、问答系统等。通过LoRA,可以在不重新训练整个模型的情况下,快速调整模型的行为。 资源效率:由于LoRA只添加了少量的参数(低秩矩阵),它允许在资源有限的环境中(如内存较小的设备)进行模型微调,这对...
简介:LoRA,即低秩适应,是一种优化深度学习模型的方法,通过低秩分解来减少参数数量和降低GPU显存占用。这种方法对于大型语言模型等具有巨大参数量的模型尤其有效,能够显著提高训练效率和资源利用率。本文将介绍LoRA的基本原理、实现方法以及应用场景,并通过实例展示其效果。
低秩适应性:LoRA通过在Transformer架构的每一层注入低秩矩阵来适应大型语言模型,而不是调整所有参数。 参数效率:LoRA显著减少了下游任务所需的可训练参数数量,例如,可以将GPT-3的175B参数模型的可训练参数减少10,000倍。 内存和存储优化:LoRA减少了GPU内存需求,使得在有限的硬件资源下训练大型模型成为可能。
一个过参数的模型的参数空间是有压缩的空间的,这也就是LoRA的提出动机。 2. LoRA 2.1 计算原理 和其它串行的适配器算法不同,LoRA的做法是在LLM的某些矩阵()旁插入一个和它并行的新的权值矩阵,但是因为模型的低秩性的存在,我们可以将拆分成降维矩阵和升维矩阵(图2),其中,从而实现了以极小的参数数量训练LLM。在...
LoRA(Low-Rank Adaptation of Large Language Models)-- 一种大模型prompt-tuning调优方法 一、Pre-train + Fine-tuning范式 0x1:为什么要微调 对于数据集本身很小(几千张图片/几千段文本)的情况,从头开始训练具有几千万参数的大型神经网络是不现实的,因为越大的模型对数据量的要求越大,过拟合无法避免。这时候...
在推理时,对于使用LoRA的模型来说,可直接将原预训练模型权重与训练好的LoRA权重合并,因此在推理时不存在额外开销。 原理 作用:这种初始化方法使得在训练初期,新增的部分△W=BA对原始权重Wpretrained的影响为零,从而不会破坏预训练模型的初始性能。 参数量计算 ...
lora_alpha=32, lora_dropout=0.1) # 4. 加载预训练模型 model = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(path, torch_dtype=torch.bfloat16, device_map='cuda', trust_remote_code=True) # 5. 应用PEFT到模型 model = get_peft_model(model, peft_config) ...