lora专题
FaceChain-FACT：开源10秒写真生成，复用海量LoRa风格，基模友好型写真应用
github开源地址：https://github.com/modelscope/facechain/tree/main/facechain_adapter 魔搭创空间应用体验：魔搭社区 一、效果演示 FaceChain FACT的代码和模型目前已经在github和modelscope创空间上同步开源。FaceChain FACT具有简单的交互式界面设计，只需一张人物形
AIGC笔记--基于PEFT库使用LoRA
1--相关讲解 LORA: LOW-RANK ADAPTATION OF LARGE LANGUAGE MODELS LoRA 在 Stable Diffusion 中的三种应用：原理讲解与代码示例 PEFT-LoRA 2--基本原理 固定原始层，通过添加和训练两个低秩矩阵，达到微调模型的效果； 3--简单代码 import torchimport t
Llama模型家族之使用 Supervised Fine-Tuning（SFT）微调预训练Llama 3 语言模型（十） 使用 LoRA 微调常见问题答疑
LlaMA 3 系列博客 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （一） 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （二） 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （三） 基于 LlaMA 3 + LangGraph 在windows本地部署大模型 （四） 基于 LlaMA 3
LLMs之PEFT之Llama-2：《LoRA Learns Less and Forgets LessLoRA学得更少但遗忘得也更少》翻译与解读
LLMs之PEFT之Llama-2：《LoRA Learns Less and Forgets LessLoRA学得更少但遗忘得也更少》翻译与解读 导读：该论文比较了LoRA与完全微调在代码与数学两个领域的表现。 背景问题：微调大规模语言模型需要非常大的GPU内存。LoRA这一参数高效微调方法通过仅微调选择性权重矩阵的低秩扰动来节省内存。 解决方案：LoRA假设微调后的权重矩阵的变化可以近
新品：LoRa扩频调制SOC无线模块-内置ARM、工业级晶振
LoRa-STM32WLE5是思为无线最新研发的一款SOC无线模块，模块主芯片采用了ST 公司的STM32WLE5芯片研发。模块采用LoRa®调制，内置工业级晶振，并基于高性能的Arm®Cortex®-m4 32位RISC核心，工作频率高达48 MHz。这个核心实现了一套完整的DSP指令和一个独立的内存保护单元（MPU），提供256KB闪存，64KB 运存，从而提高了应用程序的安全性。该模块主要应
一文说尽NB—IOT和Lora
https://baijiahao.baidu.com/s?id=1568706798230922&wfr=spider&for=pc 这篇文章的确很切合我们学生的审美观哈哈，图就不复制过来了，感兴趣的可以点击链接看看图片漫画。 Hi各位，我知道你一定等iot101漫画君好久了！上周的漫画我们普及了低功耗广域网络（LPWAN）里最火爆的NB-IoT协议，好多网友直呼过瘾（虽然好多数据出现错误，
基于国产LoRa的智慧农业解决方案--ASR6601、SX1278
我国《数字乡村发展战略纲要》明确指出“要推进农业数字化转型”，加快推广云计算、大数据、物联网、人工智能在农业生产经营管理中的运用。 然而，目前我国的农业数字化转型还面临着诸多挑战。我国整体农业机械化程度和自动化控制水平仍然较低。由于农田面积广袤，大量的区域没有信号覆盖，为长距离的数据通讯带来挑战，同时布线覆盖信号的成本也很高，后期的功耗和运维成本也成为关键的制约因素。此外，由于植物生长情
Stable Diffusion入门使用技巧及个人实例分享--大模型及lora篇
大家好，近期使用Stable Diffusion比较多，积累整理了一些内容，得空分享给大家。如果你近期正好在关注AI绘画领域，可以看看哦。 本文比较适合已经解决了安装问题，（没有安装的在文末领取） 在寻找合适的大模型及lora，或者想找一些绘画案例给自己的创作带来一些灵感的人。文章总共2000多字，且涉及大量图片，谨慎观看哈。下面正式开始。 Stable Diffusion简介 Stable
NB-IoT，LoRA，WIFI，蓝牙，Zigbee，MQTT，CoAP之间的关系
概览 （从上往下） 应用层协议：MQTT、CoAP ... 网络层、传输协议：IPv4、IPv6、TCP、6LoWPAN、RPL 物理层、数据链路层协议： 近距离通信：Dash、NFC、Bluetooth、RFID、IRdA ...远距离蜂窝通信：GSM(2G)、WCDMA(3G)、LTE(3.9G)、TD-LTE(4G)、NB-IOT ...远距离非蜂窝通信：ZigBee、WiFi、Z-
AI绘画Stable Diffusion 模型辅助神器之 Lora 提示词助手
大家好，我是向阳 小伙伴们也知道，大多数的 Lora 模型都是有触发词的，而且每个模型的触发词都不一样。 模型少的时候还行，模型多起来了，还得一个一个去翻以前的笔记，真的挺麻烦。要是漏了没记，那更麻烦。 今天我们就来介绍一个 Lora 辅助神器，可以帮助我们解决以上这个麻烦。 之前 SD 1.8 版本出来的时候，这个插件不兼容，最近作者已经更新了对 1.8 版本的支持。 所以今天我们来分
LoRA Land: 310个经微调的大语言模型可媲美GPT-4
摘要 低秩自适应 (LoRA) 已成为大语言模型 (LLM) 参数有效微调 (PEFT) 中最广泛采用的方法之一。LoRA 减少了可训练参数的数量和内存使用,同时达到了与全面微调相当的性能。该研究旨在评估在实际应用中训练和服务使用 LoRA 微调的 LLM 的可行性。首先,该研究测量了在 10 个基础模型和 31 个任务上使用量化低秩适配器微调的 LLM 的质量,总共有 310 个模型。研究发现
AI大模型探索之路-训练篇22： ChatGLM3微调实战-从原理到应用的LoRA技术全解
系列篇章💥 AI大模型探索之路-训练篇1：大语言模型微调基础认知 AI大模型探索之路-训练篇2：大语言模型预训练基础认知 AI大模型探索之路-训练篇3：大语言模型全景解读 AI大模型探索之路-训练篇4：大语言模型训练数据集概览 AI大模型探索之路-训练篇5：大语言模型预训练数据准备-词元化 AI大模型探索之路-训练篇6：大语言模型预训练数据准备-预处理 AI大模型探索之路-训练篇7：大语言模型
如何训练一个大模型：LoRA篇
目录 写在前面 一、LoRA算法原理 1.设计思想 2.具体实现 二、peft库 三、完整的训练代码 四、总结 写在前面 现在有很多开源的大模型，他们一般都是通用的，这就意味着这些开源大模型在特定任务上可能力不从心。为了适应我们的下游任务，就需要对预训练模型进行微调。 全参数微调有两个问题：在新的数据集上训练，会破坏大模型原来的能力，使其
LoRa与NB-IoT两大低功耗通信技术对比
在物联网（IoT）的浪潮中，低功耗广域网络（LPWAN）技术成为了连接智能设备的核心。其中，LoRa和NB-IoT作为两大主流技术，凭借各自的特点和优势，在物联网的广阔天地中各自扮演着不可或缺的角色。 一、LoRa：广袤天地的通信使者 LoRa技术，凭借其独特的扩频调制技术，成为了远距离通信的佼佼者。在全球公共的无线电频谱上，LoRa能够跨越城市、乡村，乃至偏远的山区，实现数公里的通信距离。这
【深度学习】【Lora训练2】StabelDiffusion，Lora训练过程，秋叶包，Linux，SDXL Lora训练
文章目录 一、如何为图片打标1.1. 打标工具1.1.1. 秋叶中使用的WD1.41.1.2. 使用BLIP21.1.3. 用哪一种 二、 Lora训练数据的要求2.1 图片要求2.2 图片的打标要求 三、 Lora的其他问题qa1qa2qa3qa4qa5 四、 对图片的处理细节4.1. 图片尺寸问题4.2. 图片内容选取问题4.3. 什么是一张合适的图？4.3.1. 解决水印问题——in
第十一节 LLAVA模型lora训练(包含lora权重预加载与源码解读)
文章目录 前言一、语言模型加载1、语言模型加载2、语言模型训练处理a、embeding处理b、语言模型lora训练处理lora参数配置peft配置语言模型lora参数 c、语言模型tokenizer加载加载tokenizer设置对话开头语句 二、视觉模型加载1、加载图像模型主函数源码解读2、initialize_vision_modules函数源码解读
【深度学习】【Lora训练0】StabelDiffusion，Lora训练，kohya_ss训练
文章目录 环境数据自动标注kohya_ss BLIP2kohya_ss WD14 后续 资源： （1）训练ui kohya_ss： https://github.com/bmaltais/kohya_ss （2）kohya_ss 的docker+ 其他docker https://github.com/ashleykleynhans/stable-diffusion-dock
Lora基础炼丹学习笔记
1、收集数据集 20-30张人物各个角度、各个姿势的图片 2、图片预处理 裁剪 + 打标签 裁剪必须也要512 * 512 ，因为sd1.5就是用这个尺寸训练的，可以使用后期处理 打标可以勾选这个，Deepbooru对二次元画风更友好 打标也可以使用wb14-tagger的批量处理反推，注意下面的附加标签要填写你要出发的词 3、训练 选择指定的底模，底模的推荐如下
大模型_基于医疗领域用lora微调ChatDoctor模型
文章目录 ChatDoctor目标方法结果结论收集和准备医患对话数据集创建外部知识数据库具有知识大脑的自主聊天医生的开发模型培训结果数据和模型： 微调推理 ChatDoctor 目标 这项研究的主要目的是通过创建一个在医学建议中具有更高准确性的专业语言模型，来解决在诸如ChatGPT等流行的大型语言模型（LLM）的医学知识中观察到的局限性。 方法 我们通过使用来自广泛使
【LLama】Llama3 的本地部署与lora微调(基于xturn)
系列课程代码+文档（前2节课可跳过）：https://github.com/SmartFlowAI/Llama3-Tutorial 课程视频：https://space.bilibili.com/3546636263360696/channel/series XTuner ：https://github.com/InternLM/xtuner/blob/main/README_zh-CN.md
Lora训练笔记1——快速上手
准备工具 AKI大佬的整合包，一键解压即可。 度盘链接 提取码：p8uy 图片预处理 图片预处理：以一定规则裁剪原始的训练素材图片，并进行打标处理。 新建两个文件夹 input：存放原始图片的文件夹 preprocess-output:存放预处理后的图片文件夹。 input文件夹里面存放最原始的图片素材。 在stable diffusion中，进入【训练】，设置好
大模型LoRA微调调参的实战技巧
大家好，我是herosunly。985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职，热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池比赛第一名，CCF比赛第二名，科大讯飞比赛第三名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。希望和大家一起成长进步。 本文主要介绍了大模型LoRA微调调参的实战技巧，希望对学习大语言模型的同学们有所帮
LoRa模块在智能灌溉系统中的应用特点介绍
LoRa模块在智能灌溉系统中的应用特点主要体现在以下几个方面： 低功耗与长寿命： LoRa模块具有极低的功耗，使其在待机状态下耗电量极低，能够支持长时间连续运行，减少了频繁更换电池或充电的需求，确保了智能灌溉系统的长期稳定运行。远程监控与控制： 通过LoRa模块构建的无线通信网络，可以实现对灌溉设备的远程监控和控制。农民或农业管理人员可以通过手机、电脑等终端设备远程操控灌溉系统，实现精准灌溉。精
伪装目标检测论文阅读 SAM大模型之参数微调：Conv LoRA
paper：link code：还没公开 摘要 任意分割模型(SAM)是图像分割的基本框架。虽然它在典型场景中表现出显著的零镜头泛化，但当应用于医学图像和遥感等专门领域时，其优势就会减弱。针对这一局限性，本文提出了一种简单有效的参数高效微调方法Conv-Lora。通过将超轻量级卷积参数集成到低阶自适应(LORA)中，Conv-LoRa可以在普通VIT编码器中注入与图像相关的感应偏差，进一步
LoRa技术在物联网领域的安全性挑战与应对策略分享
随着物联网技术的飞速发展，LoRa技术作为一种新兴的无线通信技术，在物联网领域展现出了广阔的应用前景。然而，与此同时，其安全性问题也日益凸显，成为了制约其进一步发展的重要因素。本文将深入分析LoRa网络存在的安全漏洞，探讨可能受到的攻击类型，并提出相应的应对策略。 首先，我们需要认识到LoRa网络在密钥管理方面存在的问题。AppSKey和NwkSKey作为LoRa网络中的关键密钥，其独特性对于保