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

大家好，我是写编程的木木。小伙伴们在使用Flux出图的时候，应该也遇到过大多数情况下背景都是比较模糊的，虽然大多数时候没啥影响，毕竟我们很多时候都只是看主体嘛。但是也有些场景，我们希望整体的构图中背景也可以高清一些，这样在看整张图片的时候也舒服一些。今天我们要分享

随着Flux的生态构建越来越好，在同一“主题或类型”下的模型lora也就越来越多，对于喜好AIGC的小伙伴来说，这自然是非常好的事情了，阿随君同样乐见其成。自从当了奶爸之后，时不时地想自己“制作”一些绘本故事，讲给宝宝听，拿给宝宝看，也会让这件事情更加地有意义，而StableDiffusion就

问题这里，记录一下在使用LoRa进行微调时遇到的错误。设备不一致的问题ValueError:CaughtValueErrorinreplica0ondevice0.这个问题时有由于多块GPU不在一个设备上引起的。解决方法很简单。使用当个GPU，最直接的操作就是CUDA_VISIBLE_DEVICES=0pythonxxx.py。制定GPU的

目录概要前期准备部署安装与运行1.部署ComfyUI 本篇的模型部署是在ComfyUI的基础上进行，如果没有部署过ComfyUI，请按照下面流程先进行部署，如已安装请跳过该步：（1）使用命令克隆ComfyUI（2）安装conda（如已安装则跳过）（3）创建虚拟环境 (4)安装pytorch (5)安装需要的依赖2.

 1、（1）上文介绍了DDPM生成图片的原理和代码测试结果，训练时给样本图片加上gaussiannoise，预测时也是预测gaussiannoise；这里为啥要用gaussiandistribution？为啥不用其他的分布？高斯分布相对比较简单，只有两个参数：均值和方差，容易控制；为啥一张随机生成的gaussionnoise经过很

问题背景⼤模型通常包含数亿甚⾄数百亿个参数，对其进⾏微调需要⼤量的计算资源和存储空间。在微调过程中，直接修改预训练模型的所有参数可能会破坏模型的原始性能。存储和部署微调后的⼤模型需要⼤量存储空间，尤其是当需要在多个应⽤场景中部署不同微调版本时。许多微调⽅法会增

前言大家的显卡都比较吃紧，LoRA家族越来越壮大，基于LoRA出现了各种各样的改进，最近比较火的一个改进版是dora，听大家反馈口碑也不错。基于PEFT的话用409024G显存也可以进行大模型的微调，所以LoRA家族这块还是很有研究和实际落地的潜力。LoRA整个系列分为两个部分：1、LoRA总述2、LoRA家族

​​马卡龙女孩肖像摄影lora​这个马卡龙女孩的lora模型已经上线了，可以直接生成马卡龙配色风格的女性肖像，画面干净温柔，配合人物夸张的特写表情，会显得更有张力，特别适合人物情绪的表达以及时尚单品的广告宣传lora特点这个lora是基于flux大模型训练的，所以在真

LoRa模型的使用在先前的文生图实践中，我们可能遇到了模型生成的图像与预期不符的情况。模型似乎总是按照它自己的逻辑来创作，这让我们感到有些束手无策。但别担心，现在我们有了一种新的方法来引导模型，使其更贴近我们的需求。这就是提供参考图像——一个看似简单却强大的技巧。

字节在模型提速这条路上真的是一去不回头啊，这不，这次又把FLUX.1给加速了！听雨还正愁FLUX.1的出图速度慢怎么提升呢！字节这个还真是瞌睡了就来送枕头，相当体贴有么有！字节这次依旧是通过他的Hyper-SD模型加速技术分别提炼出了FLUX.1的8步和16步的Lora模型。也就是

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本文收录于《AI绘画从入门到精通》专栏，专栏总目录： 点击这里。目录摘要一、项目部署二、Lora模型训练1.准备图片素材2.模型训练三、Lora模型测试四、总结五、参考内容摘要        基于自身提供的图片数据集，训练出一个能够生成具有自身图片风格的基

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。该框架整合了一系列

拜托，你不会还不知道吧，在大家还忙着跟网友斗图的时候，已经有人靠做某信表情包快速变现了！光靠一套表情包就躺赚50W+！紫沐甜心生成的表情包胭脂公主，上架10天后下载量就达到了快7万次！OMG，难道这就是通往发家致富的捷径嘛？如果你也想用它简单做个副业，赚点生活费，那么今天就跟着我

人工智能咨询培训老师叶梓转载标明出处大模型在特定任务上的高效适应性训练面临着巨大的挑战，尤其是在需要针对大量用户或任务进行个性化调整时，存储和计算资源的需求急剧增加。为了解决这一问题，来自阿姆斯特丹大学QUVA实验室的研究者团队提出了一种名为Vector-basedRandomMa

前言上一篇文章讲述了ControlNet模型的使用，如果掌握了ControlNet的使用之后，本文所讲的Lora模型将会非常容易理解。一、LoRA模型的概念之前的文章中，在介绍模型种类时，简单介绍过Lora模型，LoRA模型全称是Low-Rank-AdaptaionofLargeLanguageModels。是一种用于微调

#将MOE塞到LoRA在传统的LoRA中加入一个Mixer矩阵，进行混个不同子空间的信息。Nothingwillworkunlessyoudo.--MayaAngelou本文主要介绍一篇论文是怎么诞生。文章的基本信息是：标题：Mixture-of-SubspacesinLow-RankAdaptation链接：https://arxiv.org/pdf/2406.11909代码

大家好，我是木木，又到了我们每天的分享时间。今天来介绍SSD常用功能，内容包含：LoRA、图生图、提示词权重。一、LoRA1、什么是LoRALoRA通常称之为微调模型，用于满足指定的风格或者人物特征属性。这种技术通过在模型的交叉注意力层中添加小的调整来实现风格和内容的变化，而不是

简单聊一聊大模型微调技术-LoRAB站：肆十二-的个人空间-肆十二-个人主页-哔哩哔哩视频(bilibili.com)博客：肆十二-CSDN博客问答：(10封私信/72条消息)肆十二-知乎(zhihu.com)LoRA（Low-RankAdaptation）模型是一种用于减少深度学习模型训练中参数数量和计算资源消耗

1.相关工具准备AS32TTL-100/C  泽耀官网卖的usb或者普通usb转ttl 上位机及串口调试助手，下载链接（官方资料）https://pan.baidu.com/s/14l6000nr3SR8pzBdyclYfg提取码：2580    也可去官网下泽耀科技(ashining.com)2.摘要（遇到坑点） ①MD0与MD1必须接，不能留空。A