本文深入剖析了LoRA模型，它是用于微调大型语言模型的低秩适应技术，在Stable Diffusion模型应用中很受欢迎。 介绍了其工作原理、查找和使用方法，还给出使用注意事项，并列举了一些LoRA模型示例，具有高效、灵活等优点。 LoRA 允许我们通过优化适应过程中密集层变化的秩分解矩阵，来间接训练神经网络中的一些密集层，同时保持预先训练的权重不变。 新手福音，再也不被报错和参数困扰了！ ，Lora真人训练深入分析与探讨，如何训练出还原度高、泛化性强的真人lora模型？ ，RAG 工作机制详解——一个高质量知识库背后的技术全流程，一文讲清楚CUDA，3分钟搞清楚大模型的Token是什么
Lora Martinez-Cunningham
LoRA 是一种技术，它允许高效地微调模型，而只需更新模型权重的一小部分。 当您有一个在大型数据集上预训练的大型模型，但希望在较小的数据集上或针对特定任务进行微调时，这非常有用。
什么是LoRA模型LoRA的全称是 LoRA: Low-Rank Adaptation of Large Language Models，可以理解为stable diffusion（SD)模型的一种插件，和hyper-network，controlNet一样，都是在不修改SD模型的前提下，利用少量数…
LoRa，全称Long Range Radio，即远距离 无线通信。 它是一种低功耗广域网（LPWAN）协议，具有传输距离长，功耗低和成本低的特点。 最近在用LoRA微调一些开源大模型，在学习LoRA时，发现大部分文章只是对起理论做了解释，但是具体到代码的实现却少得可怜。 作为一名实践主义者，遂想把其底层实现细节，用文章的方式记录下来，即是方便以后复习，也供网上读者参考。
