本文旨在了解两种微调大型语言模型方法之间的差异：完全微调和低秩自适应 (LoRA)。这两种方法都用于将预训练模型适应特定的下游任务，但它们却有所不同。微调（Fine-tuning）是将经过预训练的大语言模型应用于下游任务的关键范例。最近，低秩自适应 (LoRA) 等方法已被证明可以在各种任务上达到完全微调模型的性能，同时可训练参数的数量却大大减少。这就提出一个问题，即它们学到的解决方案真的等效吗？

千呼万唤始出来！就在昨天，WebUI的ControlNet1.1.4版本终于更新，这次的更新支持了SDXL1.0的模型。我怀着兴奋的心情，打开了网站开始下载模型。这次总共出了四种控制类型，分别是Canny、Depth、Sketch和Openpose。来到Hugging Face的网址：https://huggingface.co/lllyasviel/sd_control_collection/t

微服务是目前较为热门的技术，Spring boot 是 Spring 的一套快速配置脚手架，可以基于Spring boot 快速开发单个微服务，微服务的特点决定了功能模块分布式部署，在不同的机器上相互通过服务调用进行交互，业务流会经过多个微服务的处理和传递。​多个微服务下，微服务的监控显得尤为重要。

对于从来没有接触过网络安全的同学，我们帮你准备了详细的学习成长路线图。可以说是最科学最系统的学习路线，大家跟着这个大的方向学习准没问题。同时每个成长路线对应的板块都有配套的视频提供：当然除了有配套的视频，同时也为大家整理了各种文档和书籍资料&工具，并且已经帮大家分好类了。

OllamaOllama是一个开源的大模型托管和服务平台，可以在Windows、macOS、Linux或Docker中安装，并提供便利的模型下载、推理等功能，简直把大模型的落地做到了0基础即可入手的地步。项目的Logo就是下面的这只可爱的小羊驼。LobeChat说起来LobeChat是与NextChat几乎同期起步的大模型客户端项目，二者也先后从开源走向商业化（除了开源，官方也提供商业服务），不过

在本篇文章中，我们将探索如何训练一个能够将喜爱的人物置入任何场景中并实现高度一致性的LoRA模型。借助LoRA，我们能够创造出极为逼真的人物图像，就如同我为斯嘉丽训练的LoRA模型所展示的那样。那么，让我们一起深入了解如何训练LoRA。Kohya训练器在多种工具中，Kohya训练器因其全面的功能——不仅限于训练LoRA，也包括DreamBooth和Text Inversion——而广受欢迎。国内也

阿里达摩院推出的大模型，拥有千亿参数，可用于智能问答、知识检索、文案创作等场景。

随着AIGC的爆火，各种应用开始不断出现，AI绘画便是其中的一个典型案例。目前最火的AI绘画模型当属Stable Diffusion，但是目前有关Stable Diffusion的文章并不多，主要偏向应用介绍，对于如何处理输入文字以及去噪过程的具体细节，这方面的文章还是比较少，写这篇文章的目的就是希望能把Stable Diffusion讲清楚，让更多人的了解。AIGC（AI Generated C

FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力，它背后依赖OneApi开源项目来访问各种大语言模型提供的能力。各大语言模型提供的访问接口规范不尽相同，为此OneApi项目提供了统一的API接口去对接各种大语言模型。FastGPT的部署架构如图所示：本文章将介绍如何部署OneApi和FastGPT，以及两种在线大语言模型（和）的配置方法。

就像人类画家有不同的画风，AI作画的风格也多种多样，各有千秋。同样的画面，用不同的模型表现出来，就像换了不同的滤镜，效果截然不同。对大部分的大模型而言，生成人物肖像、尤其是女性肖像时，默认情况都是偏欧美风的，这样其实并不符合我们的审美。**2.5D 侠客：**介于两者之间，既有真实感又有立体感，像是从 3D 游戏或动画里蹦出来的。下面推荐一些江湖上响当当的名号，供大家按需索骥（切记，模型无优劣，全