炼丹术士的留言板

码科智能 2020-01-02 06:42:52

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深度学习在2010年燃起来以后，较大的革新集中出现在网络结构上。例如，在图像领域，出现了AlexNet, VGG, GoogNet, Inception系列，Res-Net，DenseNet和MobileNet等不同的卷积神经网络；在文本处理领域，出现了RNN，GRU，LSTM等不同的循环神经网络结构。再加上在不同的网络结构中的调参（层数，每层的单元数，卷积核的大小，卷积核的stride的大小等等...

本文提供了详细的炼丹（训练AI模型）指南，主要针对的是使用Lora模型进行个性化定制。文章首先介绍了丹炉（训练工具）的选择和下载方式，然后详细阐述了炼丹手法，包括前置准备、数据标注、开始炼丹和结果验收等步骤。在炼丹心法部分，作者深入讲解了炼丹过程中的一些重要参数，如步数、效率和质量相关参数，这些参数的设置会直接影响到模型的训练效果。最后，作者还提供了一些相关的参考文献，以供读者进一步学习和探索。

还记得我们之前就讲过学习SD成为炼丹师不？那么今天就来手把手教大家炼丹，看看同一个角色或某种风格的小模型是如何制作出来的。目录1 炼丹介绍2 环境准备3Lora模型训练**一、**炼丹介绍什么是炼丹？早在学习SD地第一篇就普及过炼丹师的概念，炼丹师就是指那些专门研究、开发与应用Stable Diffusion模型的专业人士或爱好者，他们在实践中不断优化模型，使其产生更高质量、更具创意的图像。

在深度学习的圈子里，“炼丹” 这个词常常被大家挂在嘴边。有人调侃 “炼丹师” 是在黑暗中摸索的神秘职业，也有人质疑 “炼丹” 不过是重复调参的体力活。但实际上，深度学习会 “炼丹” 不仅是本事，更是一门含金量极高的技术活！今天，就让我们揭开 “炼丹” 的神秘面纱，看看它究竟 “神” 在哪里🧐一、“炼丹” 究竟炼的是什么？在深度学习中，“炼丹” 通常指的是模型调优的过程，包括超参数调整、数据预处理优化、模型结构微调等一系列操作。

低阶炼丹师苦无GPU久矣各位炼丹师同袍们，你们是否还在为以下情况苦恼： 1.跨专业导师放养，方向自己定，在苦苦寻觅中发现了idea，但却止步于实验室贫乏的硬件资源，在无良矿老板的哄抬下，不得已用着自己快要半截入土的1050甚至960苦苦奋战，却在苦苦炼了九九八十一天丹后，发现早在上个月前此丹就已被他人炼出。 2.空间不够，时间来凑，改小bath，压缩模型，用更长的时间来验证自己的想法，复现别人的论文，而与此同时，高阶炼丹师却早已用上3090、A5000这等上好丹炉炼出不知多少枚上品丹药。因为经历

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