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《如何高效训练通义万相2.1的LoRA：从原理到实战指南》
摘要： 本文详细介绍了如何利用LoRA技术对通义万相2.1 AI图像生成模型进行低成本个性化定制。LoRA通过低秩分解技术，仅需调整0.1%-1%的参数量，即可实现高效微调，显著降低硬件需求（推荐RTX 4090显卡）。内容涵盖环境配置、数据集构建（建议50-100张高分辨率图片）、训练流程（关键参数如rank=64、学习率1e-4）及部署应用，并提供了权重融合和问题诊断方案。通过LoRA技术，开发者可快速打造专属风格的AI艺术家，突破API定制限制。
——来自博客 https://blog.csdn.net/Liudef06/article/details/148845519
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