登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
一切要从最近大火的Lora(）说起，该文章在ICLR2022中提出。说的是利用低秩适配(low-rank adaptation)的方法，可以在使用大模型适配下游任务时只需要训练少量的参数即可达到一个很好的效果。LoRA是怎么去微调适配下游任务的？流程很简单，LoRA利用对应下游任务的数据，只通过训练新加部分参数来适配下游任务。而当训练好新的参数后，利用重参的方式，将新参数和老的模型参数合并，这样既
大模型不同的微调方法（PELT）例如LoRA，prefix-tuning，Adapter方法效果不同，在不同的任务上效果也有差异，到底选哪个方法好呢？parameter-efficient language model tuning (PELT) 方法能在参数量比fine-tuning小很多的情况下，perform追上fine-tuning的水平，但是不同的PELT方法在同一个任务上表现差异可能都
你将了解到：peft 和 lora 之间有什么关系？get_peft_model 怎么使用？如何知道应用 LoRA 后模型的参数变化量？如何使用 `merge_and_unload()` 合并 LoRA 权重？认识报错：`TypeError: Expected state_dict to be dict-like...`
大模型的参数量很大，如果我们基于大模型进行全量的训练，那就需要很多的GPU资源，所以需要微调，而基于Lora的微调则更轻量
AdaLoRA（Adaptive Low-Rank Adaptation）是对LoRA（Low-Rank Adaptation）方法的进一步改进，旨在提供一种更加灵活和自适应的微调策略。AdaLoRA的核心在于其能够根据模型在特定任务上的表现，自适应地调整低秩矩阵的参数，以优化模型的适应能力。与传统的LoRA方法相比，AdaLoRA在微调过程中引入了动态特性，允许模型根据任务需求自动调整低秩矩阵的
在prefix-tuning之前的工作主要是人工设计离散的template或者自动化搜索离散template，问题在于最终的性能对人工设计的template的特别敏感：加一个词或者少一个词，或者变动位置，都会造成很大的变化，所以这种离散化的token的搜索出来的结果可能并不是最优的。Prefix Tuning方法使用连续的virtual token embedding来代替离散的token，且与F
通过上述步骤，你可以看到，使用 ComfyUI和效率节点，我们不仅简化了传统的工作流程，同时也保持了工作流的高效和优雅。常用工作流已经给各位小伙伴打包好了，可以按需自取，无偿分享。
使用AI制作小游戏零基础知识点大纲
LoRA技术让个人开发者也能低成本微调大模型，lora-scripts框架通过自动化流程降低使用门槛。无论是打造专属画风还是定制领域问答系统，只需简单配置即可完成训练。现诚邀用户分享真实应用案例，共同推动工具进化。
通过lora-scripts与GitHub镜像，轻松搭建本地LoRA训练环境。无需修改代码，仅靠配置文件即可完成图像或文本模型的高效微调，显著降低显存消耗和网络门槛，适合个人开发者与创作者快速实现风格化AI模型训练。
借助清华镜像站高速下载lora-scripts及其依赖，实现低显存、高效率的个性化模型微调。从数据准备到部署全流程自动化，支持图像与文本任务，适合个人开发者与小型团队快速迭代AI模型。
借助LoRA与QLoRA技术，可在单张24GB显存的消费级GPU上高效微调70亿参数大模型。通过低秩适配和4-bit量化，大幅降低显存占用与计算成本，结合ms-swift等一体化框架，实现从训练到部署的全流程自动化，让个人开发者也能轻松定制专属大模型。
lora-scripts通过YAML配置驱动和模块化设计，降低了LoRA微调的技术门槛，让个人开发者也能在消费级GPU上高效完成模型训练。结合Jira进行全流程任务管理，确保Bug修复与功能迭代可追溯、可协作，推动AIGC技术走向民主化。
利用BNB 4-bit量化与LoRA技术，可在单张消费级显卡上高效微调百亿参数大模型。通过NF4非均匀量化压缩权重存储，结合低秩适配器仅训练少量参数，显著降低显存占用。配合ms-swift等高层框架，实现从下载、训练到部署的一站式操作，让个人开发者也能轻松跑通大模型。
Llama-Factory提供从数据处理到模型评估的完整微调流水线，支持LoRA、QLoRA、全参数微调及分布式训练，通过图形化界面降低大模型微调门槛，同时保留高级配置灵活性，适用于个人开发者与企业级应用。
通过PyCharm与lora-scripts结合，实现本地可调试的LoRA模型训练。从环境搭建、YAML配置到断点调试和显存优化，覆盖全流程实战技巧。利用Conda隔离依赖，TensorBoard监控训练动态，精准定位数据加载与参数注入问题，让个人开发者也能高效掌控模型微调过程。
通过PyCharm结合lora-scripts，在单张消费级显卡上完成高效LoRA微调。涵盖环境配置、数据准备、参数调优与调试技巧，利用YAML配置自动化训练流程，并借助IDE的调试能力实现稳定可控的模型定制，适合个人开发者快速落地AIGC应用。
通过lora-scripts训练并调用专属LoRA模型，实现低成本个性化AI生成。涵盖数据准备、配置优化、WebUI部署及避坑技巧，适合个人开发者快速上手风格定制与推理应用。
lora-scripts通过配置驱动的方式，将复杂的LoRA微调过程简化为数据准备和YAML配置，大幅降低个人开发者与小型团队的使用门槛。支持图像与文本多模态任务，内置自动化数据处理、模型注入与训练优化机制，真正实现“一键训练”。配合清晰的日志记录，推动AIGC技术走向平民化与协作化。
通过LoRA技术与lora-scripts框架，个人开发者也能在消费级显卡上高效定制Stable Diffusion模型。本文详解从数据准备、配置参数到训练部署的全流程，结合赛博朋克风格案例，展示如何低成本实现个性化图像生成，兼顾性能与实用性。
借助LoRA技术和lora-scripts工具，RTX3090显卡可在24GB显存下高效完成Stable Diffusion模型微调。通过低秩适配减少参数量，结合自动化流程，让个人开发者也能快速定制AI绘画风格，无需依赖云端资源。
随着生成式AI普及，lora-scripts凭借简洁流程与低门槛设计，让个人开发者也能用消费级显卡完成模型微调。它通过自动化标注、统一配置、命令行训练和即插即用输出，解决了LoRA应用中的核心痛点，成为GitHub上快速增长的开源利器。
借助LoRA与按需付费模式，个人开发者能以极低成本高效微调大模型。通过lora-scripts等工具，仅需修改配置文件即可完成数据准备到部署的全流程，GPU按秒计费、Token按量结算，显著降低试错成本，实现灵活、轻量、可持续的AI模型定制。
深入剖析LoRA轻量化微调技术的核心机制，通过低秩矩阵分解实现高效模型定制，并详解lora-scripts如何将复杂流程自动化，降低AI微调门槛，助力个人开发者快速构建专属模型。
面对显存不足的痛点，LoRA结合lora-scripts为普通用户提供了高效低成本的模型微调方案。通过合理配置rank、batch size、梯度累积与精度设置，即使在24GB显存下也能稳定训练个性化模型。关键在于平衡资源与效果，用小数据、低参数实现高质量定制，真正让个人开发者玩转大模型。
仅用50条高质量数据，结合LoRA技术和自动化脚本，即可在消费级显卡上快速完成AI模型的定制化适配。该方法大幅降低资源门槛，适用于图像风格学习、垂直领域文本处理等小样本场景，让个人开发者也能高效实现模型微调与部署。
借助lora-scripts框架，仅用一块RTX 3090即可完成Stable Diffusion风格模型的高效微调。通过低秩适配技术，显存占用降低70%以上，训练过程简化为配置驱动，80张图片两小时即收敛，让个人开发者也能轻松拥有定制化AI模型。
轻量化微调技术LoRA通过低秩适配显著降低模型训练的能耗与资源消耗，结合开源工具lora-scripts，使个人开发者也能在消费级显卡上高效完成模型定制。这种“精准干预”的工程理念减少了碳排放，推动AI走向可持续发展。
通过模块化设计与配置驱动，lora-scripts让LoRA微调变得简单高效，为个人开发者和企业提供了低门槛的AI定制方案。其清晰的架构不仅提升了训练效率，更预留了丰富的扩展空间，推动未来插件化AI开发的可能。
lora-scripts通过配置驱动设计，统一支持文本生成与图像到图像的LoRA微调，无需重写代码即可在不同任务间切换。内置数据预处理、模型注入和训练流程，大幅降低大模型适配门槛，让个人开发者也能高效迭代定制化AI模型。
通过LoRA技术与lora-scripts工具，个人开发者可在消费级显卡上快速训练专属AI模型，并将其转化为可盈利的服务。借助按次收费、订阅制等模式实现收入闭环，形成可持续发展的微型AI业务，真正实现个体参与AI创新的民主化路径。
通过lora-scripts等工具，个人开发者可利用LoRA技术对模型进行轻量化微调，结合细分领域数据训练专属风格模型，并在Civitai等平台出售或提供定制服务，实现低成本高回报的技术变现。关键在于数据质量、prompt设计与精准定位。
通过网盘直链工具快速获取大模型文件，结合lora-scripts实现低显存自动化微调。该方案显著提升下载与训练效率，让个人开发者能在消费级GPU上轻松定制专属AI模型，适用于Stable Diffusion等AIGC任务。
利用ms-swift框架整合LoRA、FSDP与vLLM等技术，实现在消费级显卡上高效微调大模型。通过自动化流程实现硬件感知、智能并行策略选择与一键部署，显著降低本地多卡训练门槛，让个人开发者也能轻松完成从训练到推理的闭环。
LoRA
——LoRA
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
魔乐社区
2048 AI社区
CSDN-OPC开发者社区
