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S-LoRA：一个GPU运行数千大模型成为可能

S-LoRA：一个GPU运行数千大模型成为可能
一般来说，大语言模型的部署都会采用「预训练 — 然后微调」的模式。但是，当针对众多任务（如个性化助手）对 base 模型进行微调时，训练和服务成本会变得非常高昂。低秩适配（LowRank Adaptation，LoRA）是一种参数效率高的微调方法，通常用于将 base 模型适配到多种任务中，从而产生了大量从一个 base 模型衍生出来的 LoRA 适配程序。这种模式为服务过程中的批量推理提供了大量机会。LoRA 的研究表明了一点，只对适配器权重进行微调，就能获得与全权重微调相当的性能。虽然这种方法可以实现单个适配器
11/15/2023 3:04:00 PM
机器之心
如何从零开始训练专属 LoRA 模型？4600字总结送给你！

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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
6/5/2023 6:30:45 AM
Nile