不安全的安保
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60分钟速通LoRA模型训练！

Lora原理分析

与其他两种微调模式的区别

Texual Inversional只微调了文本编辑器

Dreambooth等手段微调文本编译器和噪声预测器两部分

（噪声预测器微调难度更大，db的高配置要求就是为了同时微调其中的所有参数）

训练的意义：让模型的“认知”发生改变，模型里以向量形式存储的像素分布规律发生改变，执行运算的时候，他们会被用来调节算法的运行逻辑从而输出不同的结果 ---> 模型权重

在深度学习中，模型的权重·(Weights)是指神经网络中的参数，这些参数用于调整和学习模型的行为，以便能够对输入数据进行有效的映射和提取有用的特征。

各种权重以矩阵的形式存储在一起

LoRA（低秩微调模型）做的事情主要有两件：

  • 冻结原始模型的权重，另起单独的“微调权重”进行训练

  • 在微调权重进行训练过程中“偷工减料”60分钟速通LoRA模型训练！_第1张图片

LoRA：dui进行微调时不计算全部行列、只计算开头的前两行和两列,其调出来的模型在处理任务时表现和微调1000行1000列差不多。

在“微调权重”中创建两个额外的“转化器”

  • 一个将满秩转换为低秩

  • 另一个将低秩转换为满秩

此时、只需要让模型学习这两个“小矩阵”里的数据变化即可

tips

矩阵的“秩”是一个线性代数里的概念，描述了这个矩阵中的信息丰富度和多样性。在低秩适应"的场景里，行列数的降低伴随着秩的降低

感兴趣可以另行了解。

  • 将显存的需求从12G降到8G甚至更低的水平，打开模型训练的门槛，在家用级的电脑上就能实现“练模型”

  • 只记录低秩矩阵的模型->很节约存储空间，最大尺寸的LoRA不超过150M，是一个最小规格的checkpoint的十分之一不到

使用Kohya训练器作为载体（仅作为一个载体）

安装Kohya训练器（这里选择使用这个训练器，使用其他训练器也没有影响，功能是相通的）

安装三个前置软件

  • Python（3.10.9）

  • Git

  • Visual Studio

重启电脑后使用Git clone进行官方程序的安装

学习资料：60分钟速通LORA训练！绝对是你看过最好懂的AI绘画模型训练教程！StableDiffusion超详细训练原理讲解+实操教学，LORA参数详解与训练集处理技巧_哔哩哔哩_bilibili

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