LoRA
机器学习|从0开始大模型之模型LoRA训练
1、LoRA是如何实现的? 在深入了解 LoRA 之前，我们先回顾一下一些基本的线性代数概念。 1.1、秩给定矩阵中线性独立的列（或行）的数量，称为矩阵的秩，记为 rank(A) 。
在家中完成LLM微调高效指南（上）
编辑 | 言征出品 | 51CTO技术栈（微信号：blog51cto）LLM在生成文本和理解信息方面非常有效，但它们最终受限于训练数据的语料库。 例如，如果你让一个通用的预训练模型回答与你的业务特定流程或操作有关的问题，最好的结果是它拒绝，最坏的情况是它会信誓旦旦地给出一个看似合理但错误的答案。 当然，你可以通过自己训练一个模型来解决这个问题，但所需的资源往往超出实际可行的范围。
超详细！写给设计师的LoRa模型训练SOP
写在前面：
在推进 AIGC 技术在我们业务中的应用过程中，我发现许多同事，特别是设计师和跨部门协作的团队，对 LoRA 模型在图像生成中的真正价值理解还不够深入。我们似乎更多地停留在"别人在做,我也要做"的从众心态，而没有真正认识到 LoRA 模型的战略意义和变革潜力。
这种认知差距可能会导致我们在实践中走一些弯路，无法充分发挥 LoRA 模型的优势，也难以实现 AIGC 技术在业务中的最大化赋能。因此，我针对 LoRA 模型训练流程进行了系统梳理和优化，希望能给大家一些启发，帮助我们更好地理解和应用这一强大的工
保姆级教程！Stable Diffusion LoRA模型训练教程（新手篇）
本篇文章仅整理归纳我的LoRA训练思路及步骤，以及自己遇到的问题和解决方案的复盘整理。希望对新手炼丹师们有所启发和帮助。
LoRA 相关干货：
如何从零开始训练专属 LoRA 模型？4600字总结送给你！
上篇文章我分享了 47 个高质量的 Stable Diffusion 模型，这些模型都是别人训练好的，使用起来非常方便。但是如果我们要生成特定人物、物品或画风，别人的这些模型就满足不了了，这时候就需要通过训练自己的专属模型来实现。
目前 Stable Diffusion 主要有四种模型训练方法：Dreambooth、LoRA、Textual Inversion、Hypernetwork。本文主要介绍如何训练 LoRA 模型，LoRA 是一种轻量化的模型微调训练方法，是在原有大模型的基础上，对模型进行微调，从而能够生
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