图1描述了LoRA微调的原理，即在原模型的基础上，建立一个旁支模型，旁支模型由A和B两个小矩阵构成，且A@B的维度等于原模型的维度。图1LoRA原理图1的LoRA原理，也可写成式2的等式，权重W的新状态W’，为图10左路WFP16与右路AFP16@BFP16乘积之和，其中W、A、B的上标FP16，意指其矩阵元

XD6500S替代翱捷ASR6500S系列，完全兼容，XD6500S和原有ASR6500S软硬件完全兼容，原有客户设计不需要任何修改，直接贴片即可、资料依旧参考原ASR6500s资料包XD6500S是一款集成射频前端和LoRa收发器SX1262系列的LoraSIP模块，支持LoRa®和FSK调制。LoRa技术是一种扩频协议，针对

人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处模型适配到特定的下游任务，通常需要进行微调（fine-tuning），这一过程往往需要大量的计算资源。为了解决这一问题，来自北京航空航天大学和北京大学的研究人员共同开发了LLAMAFACTORY，这是一个统一的框架，集成了多种前沿的高效训练方法，使得用户可

HQQ:革命性的模型量化技术在人工智能和机器学习领域,模型量化一直是一个重要的研究方向。随着模型规模的不断扩大,如何在有限的计算资源下高效部署大型模型成为了一个亟待解决的问题。近日,由MobiusLabs开发的Half-QuadraticQuantization(HQQ)技术为这一难题提供了一个创新的

 人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大模型适应到特定下游任务时，传统的全参数微调方法成本高昂，因此，研究者们一直在探索更高效的微调技术。由北京航空航天大学和北京大学的研究团队提出了一个名为LlamaFactory的统一框架，旨在解决大模型高效微调的问题。该框架整合了一系

前言本节我们介绍ComfyUI插件和Lora的下载及使用方式。1.安装1.1Checkpoint安装将从前面介绍的模型下载平台下载后，放在ComfyUI/models/checkpoints文件夹下。1.2Lora安装在前面介绍的模型下载网站下载Lora模型，然后放在ComfyUI/models/loras文件夹下。所有的AI设

标题详情作者简介愚公搬代码头衔华为云特约编辑，华为云云享专家，华为开发者专家，华为产品云测专家，CSDN博客专家，CSDN商业化专家，阿里云专家博主，阿里云签约作者，腾讯云优秀博主，腾讯云内容共创官，掘金优秀博主，亚马逊技领云博主，51CTO博客专家等。近期荣誉2022年度博客之星TOP2，2023年度

导读：大型预训练模型是一种在大规模语料库上预先训练的深度学习模型，它们可以通过在大量无标注数据上进行训练来学习通用语言表示，并在各种下游任务中进行微调和迁移。随着模型参数规模的扩大，微调和推理阶段的资源消耗也在增加。针对这一挑战，可以通过优化模型结构和训练策略来

转自：萤火架构本文聊聊LLama-Factory，它是一个开源框架，这里头可以找到一系列预制的组件和模板，让你不用从零开始，就能训练出自己的语言模型（微调）。不管是聊天机器人，还是文章生成器，甚至是问答系统，都能搞定。而且，LLama-Factory还支持多种框架和数据集，这意味着你可以根据项目需求灵

浅试一下电商图，效果还行，能加一些电商lora模型就更好了第一步：抠图，这个很简单，PS2024都可以直接抠主体或者去除背景了第二步：文生图，这个CN我选的控制轮廓，效果质量不错，只用了主模型【maji写实】，加lora会更稳定一些，效果更好。第三步：叠图，把原商品图叠上去，局部重绘背景（主要为了

预训练数据收集流程隐私过滤是怎么做的怎么用OCR算法解决读取pdf公式语料以及双栏pdf的问题预训练数据集构建中的亮点数据质量评估方式垂域评测集的构建方式微调评测集是怎么做的，全参微调还是lora，lora原理图文模型是怎么做的没有八股，coding是旋转图像和编辑距离二选

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目录当前高效微调技术的简述BitFitPrefixTuningPromptTuningP-TuningP-Tuningv2AdapterTuningAdapterFusionAdapterDropLoRAAdaLoRA<

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AI绘画因“赛博Coser”事件大规模破圈，以前只在二次元中存在的角色变成栩栩如生的真人跃出画面，你是否好奇这些老婆们是怎么画出来的？缘起：赛博Coser事件AI绘画第一次大规模破圈源于早前科技博主“勘云工造”使用AI技术创作的一系列作品。他训练的“赛博Coser”

国庆佳节期间，我总结了一下我的qwen微调过程，前段时间还有一个手搓gpt的微调过程，等待下周我更新一下1、qwen大语言模型的简介        Qwen是阿里巴巴集团的Qwen团队研发的一个大语言模型系列，包含了语言模型和多模态模型。最新版本的Qwen2是Qwen1.5的重大升级，不管是语言

01物联网系统中为什么要使用LORA模块物联网系统中使用LoRa模块的原因主要有以下几点：LoRa模块的技术优势远距离通信：LoRa模块通过LoRa技术实现无线通信，LoRa技术具有超链接预算，能显著提高接收机的灵敏度，因此即使在较低的发射功率下也能实现较远的通信距离。这对于物联网系统

有同学给我留言说想知道怎么训练自己的大语言模型，让它更贴合自己的业务场景。完整的大语言模型训练成本比较高昂，不是我们业余玩家能搞的，如果我们只是想在某个业务场景或者垂直的方面加强大模型的能力，可以进行微调训练。本文就来介绍一种大语言模型微调的方法，使用的工具是我

昨天ComfyUI进行了0.20版本的重大更新，引入了许多易用性改进。试试这个新界面，它真的很方便。1.原生支持InstantX发布的Canny和UnionControlNet官方ControlNet地址：https://hf-mirror.com/Shakker-Labs/FLUX.1-dev-ControlNet-Union-Pro/tree/main这份完整版的

概述○提出在线连续知识学习（OCKL）框架，旨在管理语言模型中世界知识的动态性，满足实时约束条件。○提出了用于评估OCKL框架下语言模型的两个新指标：知识获取速率（KAR）和知识差距（KG）。○在现有的最先进方法的基础上进行实验证明，针对OCKL框架，现有的连续学习方法不足以应对其独特

人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大模型（LLMs）的微调过程中，计算资源的需求巨大，这促使研究者们探索参数高效微调（PEFT）技术。低秩适应（LoRA）和专家混合模型（MoE）的结合显示出了提升性能的潜力，但大多数现有方法只是简单地在MoE框架下用LoRA适配器替换专家，并且每一层都分配相同数量

​XD6500S是一系列LoRaSIP模块，集成了射频前端和LoRa射频收发器SX1262系列，支持LoRa和FSK调制。  收发器SX1262系列，支持LoRa和FSK调制。LoRa技术是一种扩频协议，针对LPWAN应用的低数据速率、超远距离和超低功耗通信进行了优化。通信进行了优化。  XD6500S的主动接收电流

整理了一些目前FLux已有的生态和相关的教程，方便大家查阅，如果有缺失可以加入交流群，或者在评论区补充Flux版本Checkpoints版本（ComfyUI\models\checkpoints）：敏神NF4版本（推荐V2）：lllyasviel/flux1-dev-bnb-nf4atmain(huggingface.co)ComfyUI官方版本：Comfy-Org/flux1-dev

下载安装LoRA模型训练一键包需要安装包的小伙伴直接扫码可获取第1步：安装包下载解压后，先运行A强制更新-国内加速.bat：它会自动安装一系列的必须部件。第2步：安装完毕之后，点击运行A启动脚本.bat，打开秋叶训练器：素材准备由于秋叶训练器内没有repeat值的设置，

HyperAI超神级官网(hyper.ai)的教程版块现已上线「FLUXComfyUI（含黑神话悟空LoRA训练版）」，一键部署，速来体验文生图顶流！长久以来，从艺术风格多样化的Midjourney，到背靠OpenAI的DALL-E，再到开源的StableDiffusion（简称SD），文生图模型的生成质量与速度都在持续升级，prompt