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LoRA低秩自适应技术:从头编写代码,实现LLM微调
本文介绍了LoRA低秩自适应技术,并提供了从头编写代码实现LLM微调的教程,同时对比了LoRA与传统微调方法的性能,对于对LoRA感兴趣的人来说是一篇非常有价值的文章。- 431
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LoRA:AI模型加速技术详解及应用
本文详细介绍了LoRA微调技术如何加速AI模型的推理速度,以及其在提高模型性能和效率方面的重大影响。还涵盖了Diffusers库中的一些功能,以动态为许多不同的LoRA提供服务。- 360
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PAI-Blade优化LoRA和ControlNet的推理流程
本文介绍了使用PAI-Blade优化LoRA和ControlNet推理流程的方法,包括对LoRA权重的加载和ControlNet的适配优化。通过对模型结构和特性的分析,实现了更快的推理速度和更高的性能。- 458
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AI绘画:StableDiffusion炼丹Lora攻略-实战萌宠图片生成
本文介绍了使用AI绘画StableDiffusion中的Lora功能实战生成萌宠图片的攻略,包括详细的实操过程和必备资料下载。- 398
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ChatGLM2-6B微调工具及LoRA微调步骤
本文介绍了基于 🤗PEFT 的高效 🤖ChatGLM-6B 微调工具及使用LoRA微调方法的步骤,以及相关的下载、安装、编辑数据集和运行微调命令的详细说明。- 433
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LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models
LoRA 是微软研究员引入的新技术,用于处理大模型微调问题。它可以加快训练速度、减少计算要求、以小得多的模型权重文件分享。该文章介绍了LoRA技术及其在Stable Diffusion微调中的应用。- 289
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DreamBooth+LoRA微调生成主体
本文介绍了如何使用DreamBooth和LoRA对文生图模型进行微调,以生成特定主体的图片。通过低秩权重分解和大类别名称定义,实现了对主体生成的个性化定制。- 491
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使用LoRA技术微调大型语言模型FLAN-T5 XXL模型
本教程将教你如何使用LoRA技术在单GPU上微调110亿参数的FLAN-T5 XXL模型,使用Hugging Face的Transformers、Accelerate和PEFT库。你将学习如何搭建开发环境、加载准备数据集、使用LoRA和bnb int-8微调T5、评估LoRA FLAN-T5并将其用于推理,以及比较不同方案的性价比。- 180
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人工智能大语言模型微调技术:SFT 监督微调、LoRA 微调方法、P-tuning v2 微调方法、Freeze 监督微调方法
了解人工智能大语言模型微调技术,包括监督微调和LoRA微调方法,以及P-tuning v2和Freeze方法。这些方法可以提高模型在目标任务上的表现,加速训练过程并提高参数效率。- 247
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MAM Adapter:大模型参数高效微调技术原理综述(六)
本文是大模型参数高效微调技术原理综述系列的第六篇,介绍了MAM Adapter作为一个统一方法,建立了Adapter、Prefix Tuning和LoRA之间的联系,实现了参数高效的迁移学习。- 360
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使用Lora和DreamBooth微调Stable Diffusion的全过程
学习如何使用Lora和DreamBooth微调Stable Diffusion模型进行图像生成的全过程,内容包括搭建环境、准备数据集、编写脚本等。- 152
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