登录社区云，与社区用户共同成长
邀请您加入社区
本文介绍如何利用LoRA技术微调Wan2.2-T2V-5B模型，以低成本实现定制化视频风格生成。通过仅训练少量参数，可在保持模型轻量与高速推理的同时，精准控制动画风格，适用于品牌专属内容与多风格快速切换场景。
ComfyUI支持LoRA微调模型的动态加载，通过Load LoRA节点可高效注入风格、角色等个性化特征，无需重载基础模型。该机制基于低秩矩阵增量更新UNet与CLIP，实现轻量、非破坏性调整，显著提升生成效率与工作流灵活性。
本文介绍如何利用PyTorch-CUDA容器镜像与LoRA技术，在单张RTX 3090等消费级显卡上高效微调70亿参数大模型。通过容器化环境解决依赖冲突，结合LoRA低秩适配显著降低显存消耗，实现平民化、可复现的大模型定制训练，支持多卡加速与实际业务落地。
本文介绍如何利用PyTorch-CUDA基础镜像快速搭建GPU优化环境，支持LoRA和P-Tuning等轻量化微调技术。通过容器化实现环境一致性，结合cuDNN、NCCL等库提升训练效率，并提供从镜像拉取到模型部署的完整工作流，显著降低大模型微调的环境配置成本。
本文深入解析大模型微调中的参数冻结策略，探讨LLama-Factory如何通过控制requires_grad实现高效微调。涵盖LoRA、QLoRA等PEFT方法的底层机制，揭示如何以极低资源代价精准训练关键模块，提升模型适配能力的同时避免灾难性遗忘。
当我们拿到一个大语言模型(如Llama、Qwen)时,常常发现它在某些任务上表现不够好。这时候,**微调(Fine-tuning)**就成了提升模型能力的关键手段。但问题来了:微调一个70B参数的模型,可能需要数百GB显存和数万元成本。有没有更经济的方法?今天我们要讲的**LoRA(Low-Rank Adaptation)技术,能让你用不到4%的资源**完成微调,效果还不差!这是怎么做到的?让我们
当我们拿到一个大语言模型(如Llama、Qwen)时,常常发现它在某些任务上表现不够好。这时候,微调(Fine-tuning)就成了提升模型能力的关键手段。但问题来了:微调一个70B参数的模型,可能需要数百GB显存和数万元成本。有没有更经济的方法?今天我们要讲的LoRA(Low-Rank Adaptation)技术,能让你用不到4%的资源完成微调,效果还不差!这是怎么做到的?让我们从微调的本质说起
本文探讨了基于RTX4090的大模型训练与推理全流程，涵盖硬件配置、PEFT微调、分布式训练及部署优化，突出其在小团队中的高性价比应用。
精度与效率的权衡问题现有基于微调的方法（Fine-tuning）需要大量计算资源和数据集，效率低。免训练方法（Training-free）在指令理解和编辑质量上表现不佳，精度不足。指令理解与编辑质量不足免训练方法难以准确解析复杂指令，导致编辑效果不理想。微调方法依赖大规模数据训练（如 450K~10M 样本），计算成本高。初始噪声选择影响编辑质量不同的初始噪声会导致不同的编辑效果，如何优化噪声选择
LLMs基础学习（五）模型微调专题（中）Adapter类微调、Prefix类微调、LoRA
大模型精调技术是提升模型特定任务表现的关键方法。本文系统介绍了全量参数调整和部分参数微调两大方案，重点讲解了Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning、Adapter和LoRA等高效微调方法。这些方法通过只更新模型部分参数，在保持预训练模型能力的同时，显著降低计算资源需求，减少过拟合风险，提高模型在特定任务上的性能和效率，为大模型应用提供了技术支撑。
LoRA 和 P-Tuning 作为参数高效微调方法的杰出代表，各自展现出独特的魅力。LoRA 通过引入低秩矩阵，巧妙地降低了可训练参数的数量，在显存优化、计算效率和灵活性方面表现出色，适用于资源受限环境以及对模型推理能力要求较高的任务。
本文介绍了使用LoRA技术微调Stable Diffusion 3.5 FP8模型实现个性化风格生成的方法。LoRA通过冻结原模型参数、仅训练少量低秩矩阵，显著降低了训练成本，与FP8量化技术结合后进一步优化了显存占用和训练速度。文章详细阐述了LoRA的工作原理、环境搭建要求，并以二次元风格生成为例，展示了从数据集准备到模型训练的全流程。该方法在消费级GPU上即可实现高效定制化生成，平衡了训练效率
本文介绍如何基于Qwen-Image结合LoRA微调技术，实现高效、低成本的个性化图像生成。利用其强大的中文语义理解与MMDiT架构，支持原生高分辨率输出与灵活风格定制，适用于国风插画、品牌视觉等多种场景。
本文介绍如何使用LoRA技术对Wan2.2-T2V-5B文本到视频模型进行高效微调，以增强其特定艺术风格生成能力。通过低秩适配方法，仅需训练百万级参数即可实现水彩、像素风、赛博朋克等风格的精准控制，显存占用低，支持单卡快速迭代与多风格动态切换，适用于短视频生成、创意设计等场景。
本文介绍了大模型高效微调方法，重点分析了LoRA技术原理。针对全量微调的资源消耗大、训练时间长、过拟合风险高等问题，对比了Adapter Tuning、Prefix Tuning和LoRA三种高效微调方案。LoRA通过低秩分解表示权重更新，仅需训练少量参数，具有无推理延迟、可与其他方法组合等优势。文章详细阐述了LoRA的低秩参数化原理、前向传播公式和初始化策略，指出其仅需更新(d+k)×r个参数，
文章详细解析了三种增强大模型知识的技术：全模型微调需调整所有参数，计算成本高但适应性强；LoRA通过低秩矩阵分解仅训练少量参数，大幅降低计算成本；RAG通过外部知识库检索信息增强模型响应，无需微调。这三种技术各有适用场景：全模型微调适合数据充足且资源丰富的任务；LoRA适合资源受限环境；RAG适合无需修改模型但需增强知识的场景。
本文系统介绍大模型领域五大热门研究方向：检索增强生成(RAG)借助外部知识库提升生成准确性；大模型Agent扩展AI应用场景；Mamba实现高效长上下文处理；LoRA提供参数高效微调方案；MoE优化模型资源利用。各方向包含HippoRAG、AutoDev、Jamba、DORA和Switch Transformers等创新技术，共同推动大模型效能提升与应用拓展，为研究者和开发者提供全面技术参考。
LIFT（Low-rank guided Sparse Fine-Tuning）是一种新颖的参数高效微调方法，它通过低秩近似引导的稀疏微调，在大型语言模型上实现了卓越的性能与效率平衡。预训练语言模型中只有一小部分参数对下游任务的适应至关重要，识别并优化这些关键参数可以同时达到全参数微调的性能和参数高效微调的效率。基本理念：传统的稀疏微调方法通常基于权重幅度选择参数，但这种方法在大语言模型中效果有限
通过随笔简单的勾勒出来一个轮廓图形，类似和边缘检测形成得到的物件轮廓图，再用RA/SD填充颜色和内容，形成实体图。Scribble 涂鸦，也可称作 Sketch 草图，同样是一款手绘效果的控图类型，但它检测生成的预处理图更像是蜡笔涂鸦的线稿，在控图效果上更加自由。可接受的预处理器：合成的涂鸦（Scribble_HED、Scribble_PIDI 等）或手绘的涂鸦。这里，随便画了山和河流，后侧还是试
大模型微调技术解析：从通用到专业的AI进化之路 本文系统介绍了Transformer架构中大模型微调的核心技术。首先阐述了预训练大模型在专业领域应用时的局限性，指出微调在提升领域专业性、优化输出风格和降低训练成本方面的关键价值。随后详细解析了双阶段训练原理，包括预训练的基础知识积累和微调的专业能力培养。文章重点探讨了多种微调方法：全量微调的参数全面更新、参数高效微调（PEFT）的灵活调整策略、适配
从零开始解析Transformer，目标是：(1) 解析Transformer如何运作，以及为何如此运作，让新同学可以入门；(2) 力争融入一些比较新的或者有特色的论文或者理念，让老鸟也可以有所收获。
QLoRA将量化技术与LoRA相结合，通过4比特量化基础模型并使用LoRA进行微调，大幅减少显存需求，使得在消费级GPU上也能微调大型模型。这使得更多开发者和研究者能够参与到模型定制中来。
本文介绍如何利用LoRA技术对Qwen-Image大模型进行高效微调，实现快速、低成本的风格化图像生成。通过低秩适配，仅训练0.75%参数即可掌握特定艺术风格，支持多风格切换与混合，显著降低存储与部署成本，适用于广告、游戏、出版等场景。
监督微调（SFT）是深度学习中的关键迁移学习技术，通过在预训练大模型基础上使用少量标注数据调整参数，使其适配特定任务。核心原理是引导模型知识迁移，避免从头训练的高成本。主流算法包括LoRA、QLoRA等参数高效方法，通过冻结大部分参数仅优化少量结构。实施流程包含模型选择、数据标注、预处理、微调训练及评估部署。当前面临幻觉问题、效率优化等挑战，未来将向多模态扩展发展。SFT作为"预训练-微
LORA参数主要包括秩(lora rank，影响性能和训练时间)、缩放系数(lora alpha，确保训练稳定)和Dropout系数(lora_dropout，防止过拟合)，它们共同影响模型微调的效果和效率。行业分析主要包括对不同行业的现状、趋势、问题、机会等进行系统地调研和评估，以了解哪些行业更适合引入大模型的技术和应用，以及在哪些方面可以发挥大模型的优势。在预训练模型的基础上，添加LORA模块
在室内设计领域，色彩斑斓的室内效果图不仅能大幅提升设计的表现力，还能一秒抓住客户的眼球。传统的手工上色不仅耗时耗力，还容易陷入“调色地狱”。但有了 ComfyUI 的“室内设计线稿图上色”工作流，你只需几步操作，就能让冷冰冰的线稿焕发出绚丽的色彩。接下来，就带你快速解锁这项黑科技，让你的设计作品惊艳全场！
本文介绍如何利用LoRA与QLoRA技术结合LLama-Factory框架，在消费级显卡上高效微调大模型，实现Lostlife2.0的多语言翻译增强。通过低秩适配和4-bit量化，显著降低显存占用与训练成本，支持快速迭代和按需加载的语言插件化架构。
参数高效微调（PEFT）是一种针对预训练模型进行微调的策略，旨在以较低的计算和存储成本适配模型到特定任务或数据集，同时保持模型的泛化能力。选择合适的 PEFT 方法需要根据以下因素权衡：任务复杂度：简单任务可用 Prompt Tuning，复杂任务可能需要 LoRA 或 Adapter。资源限制：内存和存储受限时，优先选择 LoRA 或 Prompt Tuning。推理需求：对延迟敏感的场景，Lo
不同类型的问题具有不同的认知复杂度，从而在不同的能力水平上能够提供不同的信息量，为评估 RAG 系统提供了更细粒度的评价。文中的结论：模型容易被错误的上下文误导，当其内在知识与提供的上下文内容相矛盾时，更容易产生质量较低的回复。该基准提供了英文和中文版本。构建用于评估上述三个指标的model：使用上述的序列对分别对一个小的LM进行微调，这里的LM执行的都是判断工作，判断样本属于指标的正例还是反例。
LoRA通过。
LoRA
——LoRA
联系我们（工作时间：8:30-22:00）
400-660-0108 kefu@csdn.net
火山引擎 ADG 社区
