lora模型，LoRA模型怎么读——

增云 2025年7月30日 16:00:17 IT运维 11

本文目录一览：

1、LoRA:大语言模型参数高效性微调方法
2、大模型微调技术LoRA
3、ComfyUI完全入门:使用LoRA模型
4、Stable-DiffusionLoRA模型训练教程(新手篇)|LoRA训练个人经验总结与复盘...
5、lora模型不生效

LoRA:大语言模型参数高效性微调方法

LoRA，即大语言模型的低秩适应，是一种针对大语言模型的参数微调方法。其主要目的是降低领域特定知识微调的成本和复杂性，同时保持与全模型微调相近的效果。工作原理：LoRA通过在预训练模型的基础上添加少量额外网络层，只训练这些新参数，而不是整个模型的参数。

（图片来源网络，侵删）

为解决这一问题，微软研究人员提出了LoRA，即大语言模型的低秩适应，一种高效的参数微调方法。LoRA通过在预训练模型基础上添加少量额外网络层，只训练这些新参数，降低了微调成本，同时保持了与全模型微调相近的效果。关于LoRA的开源资源，HuggingFace提供了详细的实现代码和文档，可以供学习者实践。

大型语言模型如LlaMa2是在广泛文本语料库上预先训练的，能够预测序列中的下一个词标，但不直接回应指令。指令调整使模型与人类期望一致。QLoRA技术：在本案例中，采用参数高效微调中的QLoRA技术进行微调。QLoRA是一种参数高效的方法，适用于资源受限的环境，如使用Google Colab上的T4 GPU。

QLoRA 可能方向：QLoRA可能是LoRA的一种变体或扩展，专注于处理特定的下游任务或模型架构。潜在优势：相比LoRA，QLoRA可能更加专注于某些方面，从而在特定任务上实现更好的性能。同时，它也可能继承了LoRA的参数高效性和训练效率。

大模型微调技术LoRA

LoRA是一种针对大型预训练模型的微调技术，全称为LowRank Adaptation。其核心特点与原理如下：核心理念：引入少量可训练参数来调整预训练模型的行为。无需重新训练整个模型，显著减少计算资源和时间需求。技术原理：在原始权重矩阵W旁边添加两个小的可调整矩阵A和B，而不改变W的参数。

（图片来源网络，侵删）

大模型微调方法总结本文将介绍几种常见的大模型微调技术：LoRA、Adapter、Prefix-tuning、P-tuning和Prompt-tuning，它们各自针对不同的问题和场景提供解决方案。

本文以LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models为例，介绍大模型微调技术。首先，我们了解大模型微调的背景和原理。由于大模型参数量巨大，如70B参数的模型，仅以FP16数据类型存储，weight数据就需要130GB显存。

ComfyUI完全入门:使用LoRA模型

在ComfyUI中使用LoRA模型加载LoRA模型：首先加载一个SD基础模型。添加一个“LoRA加载器”的节点，并选择LoRA模型。模型位置默认是ComfyUI/models/loras，如有更改，请确保模型放在正确的目录中。设置模型强度和CLIP强度。这两个参数控制LoRA模型对图片风格的影响力。

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ComfyUI完全入门：使用LoRA模型的方法如下：了解LoRA模型：LoRA模型是专为特定主体或风格的图片生成而设计的微调模型。选择部署方式：本地部署：需要特殊网络设置、8GB显存以上的Nvidia显卡和一定的动手能力。云端服务器：推荐方式，可直接启动预配置的ComfyUI镜像，简化安装过程。

下载LoRA模型时，注意识别模型类型，如liblib.art网站上的LORA标记。LoRA模型还有SD5和SDXL之分，务必确保与基础模型版本匹配。在ComfyUI中，加载LoRA模型需要加载基础模型，添加LoRA加载器，调整模型强度和CLIP强度来控制风格。最后，理解CLIP设置停止层的用法，以达到理想的艺术效果。

ComfyUI完全入门中关于“忽略节点”和“忽略数组”的操作方法如下：忽略节点：在使用ComfyUI时，若需要临时去掉工作流中的某些节点，如LoRA模型或ControlNet，可以通过右键点击该节点。在弹出的选项中选择“忽略”选项。被忽略的节点会添加一层视觉标记，但不会影响工作流程的运行。

要提升ComfyUI的SD图片生成速度，可以尝试以下几种方法：使用LCM Lora模型：优势：能明显加速出图速度。注意事项：在较低采样步数下，细节可能会有损失。推荐采样器为LCM，Scheduler使用sgm_uniform。不适用于SDXL模型。使用Turbo Lora模型：优势：适用于任何SDXL模型，大幅提高速度。

Stable-DiffusionLoRA模型训练教程(新手篇)|LoRA训练个人经验总结与复盘...

LoRA，即Low-Rank Adaptation，源自2021年论文《LoRA： Low-Rank Adaptation of Large Language Models》，是一种用于大语言模型的低秩适配器，通过减少可训练参数，避免模型性能损失，实现大模型的微调。

在Stable Diffusion中，使用训练好的Lora模型生成图片，进行泛化性测试，确保模型在不同场景下都能生成高质量、符合预期的结果。优化Lora的关键在于调整参数、提高图片质量、确保标签准确、选择合适的底模，以及持续测试和迭代模型。分享的链接提供详细的教程和资源，帮助理解Lora训练过程。

LoRA（Low-Rank Adaptation）通过学习rank-decompostion matrices减少可训练参数数量，同时冻结原始权重，降低大型语言模型的存储需求并实现高效任务切换。LoRA在训练特定任务时优于其他自适应方法，包括适配器、前缀调整和微调。

在AI绘画领域，Stable Diffusion因其开源特性广受欢迎，但Stable Diffusion WebUI和ComfyUI各有优劣。Stable Diffusion WebUI简单易用，适合新手，但定制性较低；而ComfyUI虽然门槛较高，但定制性强，自动化水平高，适合追求创新的创作者。

要玩转AI绘画，首选开源的Stable Diffusion。它由算法包和图形化界面WebUI（如绘世）组成。对于熟悉Python的用户，直接调用算法是个好选择。关键模型包括定画风的大模型checkpoint（真实系、二次元、5D）、Lora（定制化画风）、和ControlNet（动作和服装控制）。

Beautiful Realistic Asians：基于SD 5的写实大模型，以亚洲面孔为主，适合生成女孩身材偏瘦、现代街景或室内背景的图像。 epiCRealism：基于SD 5的写实大模型，以欧洲人物为主，提供简单提示词和负面提示词建议，以保持自然效果。以上模型各有特色，新手可依据个人偏好和需要选择。