操作后面跟上多组数据），大家可以尝试向一张表插入10000条记录，然后看看不使用批处理一条条的插入和使用批处理有什么差别。一次性将所有记录抓取到一个嵌套元组中，会造成非常大的内存开销，这在很多场景下并不是一个好主意。大家可以参考上面的例子，试一试把 Excel 文件的数据导入到指定数据库的指定表中，看看是否可以成功。的数据库为例，为大家演示如何通过 Python 程序操作 MySQL 数据库实现数

最近发现很多朋友学会了Stable Diffusion后，都是停留在“玩”的层面。但我觉得让大家“用”起来，才是关键于是我思考了很久，找出了SD在“应用”层面，最重要的两个功能：Lora和ControlNetLora负责把自己生活中有关联的人或物炼制成模型ControlNet负责更好地“控制”这个“模型”两者结合，你就能真正把SD用起来，无论是定制自己的真人模特，还是给某个商业产品做成模型，都可以

在此之前，StableDiffusion只能通过使用Dreambooth的方法训练大模型，如果对大模型的效果不满意，那么就只能从头开始，重新训练，但是大模型的训练要求高，算力要求大，速度慢。每次训练的loss图都是独一无二的，loss曲线只是参考，重点要观察loss逐步降低的状态，loss越低，拟合度就会越高，过低也有可能会过拟合，需要找到合理值，可以通过loss值来选择几个训练好的lora模型进

在此之前，StableDiffusion只能通过使用Dreambooth的方法训练大模型，如果对大模型的效果不满意，那么就只能从头开始，重新训练，但是大模型的训练要求高，算力要求大，速度慢。每次训练的loss图都是独一无二的，loss曲线只是参考，重点要观察loss逐步降低的状态，loss越低，拟合度就会越高，过低也有可能会过拟合，需要找到合理值，可以通过loss值来选择几个训练好的lora模型进

值得注意的是，这里的tokenizer最大长度为77（CLIP训练时所采用的设置），当输入text的tokens数量超过77后，将进行截断，如果不足则进行paddings，这样将保证无论输入任何长度的文本（甚至是空文本）都得到77x768大小的特征。Latent Diffusion Models（潜在扩散模型，LDM）通过在一个潜在表示空间中迭代“去噪”数据来生成图像，然后将表示结果解码为完整的图

前面这个写过，但觉得写的不是很好，这次是参考命令运行脚本，讲解各个参数含义。后续尽可能会更新，可以关注一下专栏！！LLaMA-Factory项目的地址：https://github.com/hiyouga/LLaMA-Factory/blob/main/README_zh.md在LLaMA-Factory项目中，单显卡可以用命令或训练，多显卡只能用用命令的方式，此文章以命令和单显卡为主讲解*

前面两篇博文，我们分别在个人笔记本电脑部署了参数大模型，并使用搭建了基于 Web 可视化对话聊天机器人，可以在自己电脑上愉快的与大模型 Web 机器人对话聊天了。但在使用过程中，笔者发现大模型经常出现的问题，需要使用等提示词告诉大模型用中文回答，体验还不是最好的。今天，本博文就来解决这个问题，让我们有个中文版的Web 对话机器人（）……第一篇第二篇基于部署因为本博文介绍的是）对话机器人，涉及到前面

本来不想说这么多废话的，想来想去还是简单介绍一下，也加深自己的了解：LLaMA Factory是一款支持多种LLM微调方式的工具，包括预训练、指令监督微调和奖励模型训练等。它支持LoRA和QLoRA微调策略，广泛集成了业界前沿的微调方法。特点在于支持多种LLM模型，提供了WebUI页面，使非开发人员也能方便进行微调工作。

好易智算平台是一个一站式的AI服务平台，该平台的核心功能集中在GPU算力租赁服务及AI应用服务上，旨在为用户提供高性能、低成本的GPU算力服务，满足用户在AI应用、深度学习等领域的计算需求好易智算平台的特点在于其算力市场、应用市场和交流社区三大功能模式。算力市场提供多样化的显卡类型，包括RTX3090、RTX4090d等，满足用户对于低成本、高效率的使用需求。应用市场则提供了包括。

整体来说，测试下来效果还是很不错的，FLUX 比 SD3 强。手部生成比较稳定，较少出现手脚畸形。蒸馏版出图速度快， 30 秒内即可完成。Dev版虽然出图比较久但是出图质量更好。模型兼容性强：无论是二次元、人像、写实、还是风景风格，效果都很好。