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使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调

该项目使用低秩自适应技术进行快速稳定扩散模型微调,比dreambooth方法快两倍,支持inpainting,并且生成非常小的模型文件(1MB~6MB),便于共享和下载。兼容diffusers库,提供多向量核心调优反演功能,并实现更好的性能。项目集成了Huggingface Spaces,增加了LoRA合并、Resnet应用和转换脚本功能。通过仅微调模型的残差,该方法显著缩小模型大小,同时保持高保真度,适用于需要快速高效微调的用户。

boreal-flux-dev-v2 - Stable Diffusion LoRA真实场景图像生成模型
AI照片FluxGithubHuggingfaceStable Diffusion图像生成开源项目模型真实感
Boreal-Flux-Dev-v2是基于全新数据集训练的Stable Diffusion LoRA模型,主要用于生成真实感照片。模型解决了潜在偏移问题,通过photo触发词可生成日常场景和人物互动等照片。相比前代版本,该模型在真实感呈现方面有所提升。
S-LoRA - 大规模并发LoRA适配器高效服务系统
GPU内存优化GithubLoRA适配器S-LoRA大语言模型开源项目批处理推理
S-LoRA系统针对大规模LoRA适配器服务进行优化。采用统一分页、异构批处理和新型张量并行策略,提高内存管理效率和GPU利用率。相较现有技术,S-LoRA提升吞吐量4倍,显著增加可服务适配器数量。这一突破为大规模定制语言模型部署开辟新途径。
FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur - FLUX.1-dev基础上的深度景深增强LoRA模型
AI绘图FLUX.1-devGithubHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型深度景深
FLUX.1-dev-LoRA-AntiBlur是一个基于FLUX.1-dev的LoRA模型,旨在增强图像的深度景深效果。该模型能在保持图像质量的同时显著提升景深,并可与ControlNet等其他组件结合使用。模型使用简便,无需触发词,在diffusers中推荐使用1.0到1.5的缩放比例。用户可以通过Python代码进行本地推理,也可以在Shakker AI平台上在线生成图像。
LLM-Finetuning - 大型语言模型高效微调指南
GithubHugging FaceLoRAPEFT大型语言模型开源项目微调
了解如何使用LoRA和Hugging Face Transformers库高效微调大型语言模型。项目提供详细的教程笔记本,包括在Colab中微调Llama 2、GPT-Neo-X-20B、MPT-Instruct-30B等模型的指导和代码示例。无论新手或专家,均可找到实用资源,提升语言模型性能。欢迎贡献和提交问题,共同完善此开源项目。
Flux-Lora-Realism - 专门针对自然风格图像优化的LoRA权重集
FluxGithubHuggingfaceLoraStable Diffusion人工智能模型图像生成开源项目模型
作为black-forest-labs/FLUX.1-dev模型的LoRA权重优化项目,该插件专注增强AI图像真实感。优化后的权重文件采用Safetensors格式,可与Stable Diffusion框架无缝对接,生成具有高度真实感的图像作品。
fsdp_qlora - 量化技术实现大型语言模型的高效训练
FSDPGithubLLMQLoRA开源项目微调量化
fsdp_qlora项目结合FSDP与量化LoRA,实现了在有限显存GPU上高效训练大型语言模型。支持HQQ和bitsandbytes的4位量化、LoRA、DoRA等多种策略,大幅降低内存占用。项目提供详细文档,便于快速上手使用。该方法使在消费级GPU上训练70B参数模型成为可能,为大模型研究提供了实用工具。
llama-lora-fine-tuning - 单GPU微调LLaMA模型的高效方法
GPUGithubLLaMAVicuna开源项目微调语料库
本项目展示了在单个16G GPU上微调vicuna-7b模型的方法。通过采用LoRA、半精度模型和8位加载等技术,有效降低了内存需求。项目详细说明了环境配置、模型准备、语料处理和微调过程,并提供P100和A100的性能数据。这种方法使研究者和开发者能在有限硬件资源下进行大型语言模型的定制化训练。
tiny_GPT2ForTokenClassification-lora - 使用PEFT框架实现GPT2模型的LoRA微调
AI模型GithubHuggingfacePEFT开源项目机器学习框架模型训练
该项目基于PEFT框架,通过LoRA适配器对tiny_GPT2ForTokenClassification模型进行微调,实现低资源消耗的模型定制化训练。项目展示了PEFT框架在轻量级模型调优中的应用方法
Canopus-LoRA-Flux-UltraRealism-2.0 - 超高真实感图像生成的创新提升
Canopus-LoRA-Flux-UltraRealism-2.0GithubHuggingfaceLoRA图像生成开源项目模型超现实主义面部真实感
这个项目在图像生成领域通过使用LoRA技术在超高真实感方面展现了进步。其特别专注于人脸的真实感生成,并能够与多种模型如Flux和Stable Diffusion兼容使用。使用关键字'Ultra realistic',可以实现更逼真的图像生成体验。虽然模型仍在训练阶段,但已经展示了很好的细节处理能力,特别适合对高分辨率图像处理有要求的用户,可免费下载模型权重。
LongQLoRA - 大语言模型上下文长度高效扩展的创新方法
GithubLongQLoRA上下文长度扩展低资源训练大语言模型开源项目性能评估
LongQLoRA是一种扩展大语言模型上下文长度的方法,可在单个32GB V100 GPU上将LLaMA2模型的上下文长度从4096扩展到8192。该方法在PG19和Proof-pile数据集上表现优异,仅需1000步微调即可达到接近MPT-7B-8K的性能。项目还提供了预训练数据集、指令微调数据集以及扩展上下文长度的模型。
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