lora训练之偷师 - 相关文章

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使用 LoRA 进行 Stable Diffusion 的高效参数微调

LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models 是微软研究员引入的一项新技术,主要用于处理大模型微调的问题.目前超过数十亿以上参数的具有强能力的大模型 (例如 GPT-3) 通常在为了适应其下游任务的微调中会呈现出巨大开销. LoRA 建议冻结预训练模型的权重并在每个 Transformer 块中注入可训练层 (秩-分解矩阵).因为不需要为大多数模型权重计算梯度,所以大大减少了需要训练参数的数量并且降低了 GPU 的内存要求.研究人员发现,通…

使用 LoRA 和 Hugging Face 高效训练大语言模型

在本文中,我们将展示如何使用大语言模型低秩适配 (Low-Rank Adaptation of Large Language Models,LoRA) 技术在单 GPU 上微调 110 亿参数的 FLAN-T5 XXL 模型.在此过程中,我们会使用到 Hugging Face 的 Transformers.Accelerate 和 PEFT 库. 通过本文,你会学到: 如何搭建开发环境如何加载并准备数据集如何使用 LoRA 和 bnb (即 bitsandbytes) int-8 微调 T…

开发平台支持Arm Cortex-M的微控制器上人工智能训练

开发平台支持Arm Cortex-M的微控制器上人工智能训练 Development platform enables AI training on Arm Cortex-M-based microcontrollers Cartesiam推出了nanodedge AI Studio,这是一个集成开发环境,开发人员可以使用在不需要任何数据科学知识的情况下,在微控制器上创建AI培训和推理应用程序.该技术兼容任何基于Arm Cortex-M的微控制器,M0到M7,包括M55,并且不需要大量的数据集进…

【论文翻译】LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS

LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS 论文地址:https://arxiv.org/pdf/2106.09685.pdf 代码地址:https://github.com/microsoft/LoRA 摘要自然语言处理的一个重要范式包括在一般领域数据上进行大规模的预训练 ,并适应特定的任务或领域.随着我们对更大的模型进行预训练,重新训练所有模型参数的完全微调变得不太可行.以GPT-3 175B为例--部署独立的微调模型实例,每个都有…

stable diffusion打造自己专属的LORA模型

通过Lora小模型可以控制很多特定场景的内容生成. 但是那些模型是别人训练好的,你肯定很好奇,我也想训练一个自己的专属模型(也叫炼丹-_-). 甚至可以训练一个专属家庭版的模型(family model),非常有意思. 将自己的训练好的Lora模型放到stableDiffusion lora 目录中,同时配上美丽的封面图. (plen_me.plen_vivi,这两个是我训练的和家里人的模型-_-) 这样就可以将你的Lora模型和其他Lora模型融合使用了. 再配上Controlnet基本可以,…

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