სულ 1 სტატია · გვერდი 1 / 1
წინა პოსტში კვანტიზაციის ტექნიკების განხილვის შემდეგ, ეს პოსტი ყურადღებას ამახვილებს დიფუზიური მოდელების, კერძოდ FLUX.1-dev-ის, ეფექტურ წვრილ დარეგულირებაზე (fine-tuning) QLoRA მეთოდის გამოყენებით. მიზანია, მივაღწიოთ 10 GB-ზე ნაკლებ VRAM მოხმარებას ერთ GPU-ზე, რაც ხელმისაწვდომს გახდის ამ პროცესს სამომხმარებლო აპარატურაზე. განიხილება ისეთი ტექნიკები, როგორიცაა 8-ბიტიანი AdamW ოპტიმიზატორი, გრადიენტის შემოწმება (gradient checkpointing) და ლატენტების ქეშირება (cache latents), რათა FLUX.1-dev-მა ალფ
