大家在stablediffusionwebUI中可能看到过hypernetwork这个词，那么hypernetwork到底是做什么用的呢？简单点说，hypernetwork模型是用于修改样式的小型神经网络。什么是StableDiffusion中的hypernetwork？Hypernetwork是由NovelAI开发的一种微调技术，NovelAI是StableDiffus

开篇大家好！我知道你们中有很多人都梦想着能够进入像字节跳动这样的顶级科技公司工作，对吧？别急，别慌，今天我就来给大家传授一下我的“独门秘籍”——如何通过深入研究和准备大模型技术，成功赢得字节跳动的面试机会并最终拿到offer！在人工智能飞速发展的今天，大模型技术无疑是行业

大家好，我是设计师阿威（Stablediffusion生成的三上youya老师）用AI进行画出不同人物，我们需要训练自己Lora模型。除了训练二次元人物之外，也常常要训练三次元人物。比如福利姬老师可以训练自己然后穿上各种美美的衣服来拍照，减少自己的日常工作量。我们也可以训练模特人物之

PEFT（Parameter-EfficientFine-Tuning参数高效微调）huggingface：PEFT(huggingface.co)github：GitHub-huggingface/peft:

LLM微调方法(Efficient-Tuning)六大主流方法：思路讲解&优缺点对比[P-tuning、Lora、Prefixtuing等]由于LLM参数量都是在亿级以上，少则数十亿，多则数千亿。当我们想在用特定领域的数据微调模型时，如果想要full-tuning所有模型参数，看着是不太实际，一来需要相当多的硬件设备（GPU），二来需要

目录一、引言二、量化与微调—原理剖析2.1 为什么要量化微调?2.2 量化（Quantization）2.2.1 量化原理2.2.2 量化代码2.3 微调（Fine-Tuning）2.3.1LoRA2.3.2QLoRA三、量化与微调—实战演练：以Qwen2为例，亲手微调你的第一个AI大模型3.1模型预处理—依赖安装、库包导

LoRa模块在智能灌溉系统中的应用特点主要体现在低功耗、远程监控与控制、精准灌溉、高穿透性和稳定性、多节点支持、数据安全性以及灵活扩展等方面。这些特点使得LoRa模块成为智能灌溉系统中不可或缺的一部分，为农业生产提供了更加智能化、精准化的解决方案。本文将简介LoRa模块如

你有没有想过有一天，能用AI画出你在真实世界的初恋，或者你梦中的女孩？今天来介绍一个非常强大的AI绘画组合模型Chilloutmix+Lora。1.什么是Chilloutmix+LoraChilloutmix是我们前面介绍过的完整大模型中的其中一个，该模型比较擅长生成亚洲女性特征的图片。而Lora简单来说就

以bert为例,了解Lora是如何添加到模型中的一.效果图1.torch.fx可视化A.添加前B.添加后2.onnx可视化A.添加前B.添加后3.tensorboard可视化A.添加前B.添加后二.复现步骤1.生成配置文件(num_hidden_layers=1)2.运行测试脚本本文以bert为例,对比了添加Lora模块前后的

本文是LLM系列文章，针对《ALoRA:AllocatingLow-RankAdaptationforFine-tuningLargeLanguageModels》的翻译。ALoRA：为微调大型语言模型分配低秩自适应摘要1引言2相关工作3方法4实验5结论摘要参数有效微调（PEFT）在大语言模型时代因其有效性和效率而

博客首发于我的知乎，详见：https://zhuanlan.zhihu.com/p/702629428一、LoRA原理LoRA(Low-RankAdaptationofLLMs)，即LLMs的低秩适应，是参数高效微调最常用的方法。LoRA的本质就是用更少的训练参数来近似LLM全参数微调所得的增量参数，从而达到使用更少显存占用的高效微调。1.1问

ЧтотакоесетьFMS?СетьFMS—этозвездообразноесетевоерешение,основанноенаполосечастотсубгигагерцаитехнологииLoRa.Беспроводныеинтелл

LoRA：大型语言模型中的低秩自适应调优策略一、LoRA的原理与优势二、LoRA在编程和数学任务中的性能表现四、总结与展望随着人工智能技术的飞速发展，大型语言模型已成为自然语言处理领域的明星技术。然而，这些模型通常拥有数以亿计的参数，使得在特定任务上进行微调变得既

写在前面原生vllm并不支持热添加lora，但是考虑到微调机微调后，需要在不停机的情况下传递lora，于是我们需要增加一个逻辑修改VLLM包中的vllm/entrypoints/openai/api_server.py文件，添加下方的代码:1frompydanticimportBaseModel23classAddLoraRequest(BaseModel):4

LoRALORA是一种低资源微调大模型方法，出自论文LoRA:Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels。使用LORA，训练参数仅为整体参数的万分之一、GPU显存使用量减少2/3且不会引入额外的推理耗时。自然语言处理的一个重要范式包括对一般领域数据的大规模预训练和对特定任务或领

lora部分合并到原模型参数上importtorchfrompeftimportPeftModelfromtransformersimportAutoTokenizer,AutoModelForCausalLM,LlamaTokenizerfromtransformers.generation.utilsimportGenerationConfigdefapply_lora(model_name_or_path,output_path,lor

LoRa无线通信模块的工作原理主要基于扩频调制技术，特别是采用了ChirpSpreadSpectrum(CSS)调制方式。这种技术通过线性频率调制(LFM)产生“啁啾”信号，每个数据包的载波频率随着时间线性变化，从而实现远距离、低功耗和高抗干扰性的通信特性。在发送过程中，LoRa模块首先将要

前言 本文介绍了香港科技大学（广州）的一篇关于大模型高效微调（LLMPEFTFine-tuning）的文章「Parameter-EfficientFine-TuningwithDiscreteFourierTransform」，本文被ICML2024接收，代码已开源。欢迎关注公众号CV技术指南，专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解

LLM大模型学习必知必会系列(七)：掌握分布式训练与LoRA/LISA微调：打造高性能大模型的秘诀进阶实战指南1.微调（SupervisedFinetuning）指令微调阶段使用了已标注数据。这个阶段训练的数据集数量不会像预训练阶段那么大，最多可以达到几千万条，最少可以达到几百条到几千条。指令微调可以

目录·LLCC68简介·主要特性·射频开关参考原理图·应用领域LLCC68简介LLCC68是一款Sub-GHzLoRa射频收发器，适用于中距离室内以及室内到室外的无线应用。支持SPI接口。与SX1262的引脚兼容，专为延长电池寿命而设计，有效接收电流消耗低至4.2mA。SX1261、SX1262、SX1268和LLCC68是专

目录1.选用工程：lit-llama2.下载工程3.安装环境4.下载LLAMA-7B模型5.做模型转换6.初步测试7.为什么要进行指令微调？8.开始进行指令微调*8.1.数据准备8.2开始模型训练8.3模型测试前言：系统：ubuntu18.04显卡：A100-80G（蹭的，嘿嘿~）（本次主要记录如何快速进行大模型

地址https://github.com/luosiallen/latent-consistency-modelLCM「全称LatentConsistencyModels（潜在一致性模型）」，是清华大学交叉信息科学研究院研发的一款生成模型。它的特点是可以通过少量步数(4-8steps)推理合成出高分辨率图像，使图像生成速度提升2-5倍，需要的算力也更

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

LoRA模型全称是：Low-RankAdaptationofLargeLanguageModels可以理解为Stable-Diffusion中的一个插件，仅需要少量的数据就可以进行训练的一种模型。在生成图片时，LoRA模型会与大模型结合使用，从而实现对输出图片结果的调整。我们举个更容易懂的例子：大模型就像素颜的人，LoRA模型就

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