LoRA（低秩适应）是一种高效的大模型微调技术，通过低秩矩阵分解仅训练少量参数，解决了全参数微调的两个核心问题：破坏原模型能力和高昂计算成本。其核心思想是在模型线性层旁添加低秩旁路（如秩为8的两个小矩阵），通过调整缩放系数控制影响程度。该方法显著减少训练参数量（如从5000万降至13万），同时保持模型性能。在Stable Diffusion等应用中，LoRA可实现风格/IP定制化，模型文件仅3MB

Pillow 提供了非常强大的图像处理功能，它能够很轻松地完成一些图像处理任务。与 Python 的其他图像处理库相比（OpenCV、Scikit-image 等），Pillow 库简单易用，非常适合初学者学习。

工作过程中，使用工作流过程中，由于嵌入知识库。需要对知识库进行配置，下文将对工作过程中的知识库配置进行介绍、并对相关经验进行总结。

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