LORA：大模型轻量级微调 - 知乎
假设模型在任务适配过程中权重的改变量是低秩（low rank）的，由此提出低秩自适应（LoRA）方法。 LoRA 允许我们通过优化适应过程中密集层变化的秩分解矩阵，来间接训练神经网络中的一些密集层，同时保持预先训练的权重不变。
请问如果我下载了别人训练的ai模型（lora模型），并用在某个商业 …
请问如果我下载了别人训练的ai模型（lora模型），并用在某个商业功能中，那么这里涉及到侵权吗？ 如果涉及，那么我在这个lora模型的基础上再进一步训练，是否又不涉及了呢？
大模型轻量级微调（LoRA）：训练速度、显存占用分析
LoRA 模型的权重、梯度、优化器状态都需要存储，这是毫无疑问的。 结论 ：LoRA在显存方面就只是节省了主干模型的优化器状态。 另外，实际使用中，我们可以利用主干模型不需要优化的特点，使用fp16，甚至int8，int4等低精度的数据类型，进一步减少显存消耗。
Stable Diffusion 是不是模型和lora装的越多，模型 ... - 知乎
2024年3月11日 · Stable Diffusion模型的加载和绘图速度确实可能受到所安装模型和LORA（Latent space Optimization for Representation Arithmetic）数量的影响。更多的模型和LORA意味着更大的计算量和内存占用，这可能导致加载时间增加和绘图速度变慢。 然而，这并不是唯一的影响因素。
lora 模型的运作原理是怎样的？ - 知乎
LoRA干了什么. LoRA可以快速fine-tune一个模型，特别是大模型，相比不变模型结构直接fine-tune的做法会更快，同时也不需要很大的显存来训练（烂卡也能fine-tune了）。 LoRA原理. 先看直接fine-tune的方法：对于一个矩阵参数乘法， y=W_0x, 直接更新 W_0 的参数。
lora模型 - 知乎
而且，这个模型不包含任何角色元素，所以可以和其他角色LoRA模型一起用，不会有冲突。 [视频: 夫子Ai原创Lora-《水中牡丹》] ⭐️如何使用： 使用水中牡丹LoRA模型非常简单： 基础模型：使用MajicmixRealistic麦橘摄影v7。 VAE：选择vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors。
高效参数微调方法lora微调矩阵旁路矩阵A和B为什么要这么初始化 …
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一种高效的参数微调方法，主要用于大型预训练模型（如BERT、GPT等）的微调。LoRA通过引入两个小矩阵A和B，将原始模型参数分解为两部分，从而减少了需要微调的参数数量，提高了微调的效率。
Stable diffusion里的lora偶尔出现缺少，怎么处理？ - 知乎
LoRA模型是一种微调模型，它不能独立生成图片，常常用作大模型的补充，用来生成某种特定主体或者风格的图片。 下载模型. 在模型下载网站，如果模型是LoRA模型，网站会特别标识出来。以 liblib.ai 为例：
在线版 FLUX 提供 LoRA 训练，你怎么看？ - 知乎
在训练lora模型之前，要明确训练目的，高质量的数据集图片数量及参数对lora模型很重要，首先要了解的是lora的分类： 一、了解LORA应用分类. 1、具象概念——同对象. 例如特定物品或人物. 2、类型概念——同类型
LoRA这种微调方法和全参数比起来有什么劣势吗？ - 知乎
lora的优点在于轻量化，低资源。但缺点很明显，参与训练的模型参数量不多，也就百万到千万级别的参数量，所以效果比全量微调差很多。可能在扩散模型上感知没那么强，但在LLM上，个人感觉表现还是差距挺大的。 推荐qlora技术，这是一种量化的lora技术。