自定义lora层微调

自定义 LoRA 层进行模型微调
在实现自定义 LoRA（低秩适应）层以用于模型微调的过程中，主要关注于如何通过修改特定网络层中的权重来达到高效微调的目的。对于预训练的 Stable Diffusion (SD) 模型而言，在不改变大部分原有参数的情况下仅需调整少量新增加或选定部分现有参数即可完成针对新任务的学习过程[^2]。
具体来说，为了创建并应用自定义 LoRA 层：
定义新的线性变换函数
可以基于 PyTorch 或其他框架编写一段代码片段用来构建具有特殊结构的全连接层或其他类型的神经元间联系形式。这里展示了一个简单的例子——利用 Python 和 PyTorch 实现带有 LoRA 特性的 Linear Layer 类:
import torch.nn as nn
from typing import Tuple, Optional

class LoraLinear(nn.Module):
"""A linear layer with Low-Rank Adaptation."""

def __init__(self,
in_features: int,
out_features: int,
rank: int = 4,
alpha: float = 0.1):
super().__init__()
self.linear = nn.Linear(in_features, out_features)
self.lora_A = nn.Parameter(torch.randn(rank, in_features))
self.lora_B = nn.Parameter(torch.zeros(out_features, rank))
self.alpha = alpha

def forward(self, input_tensor: torch.Tensor) -> torch.Tensor:
base_output = self.linear(input_tensor)
lora_effect = F.linear(F.linear(input_tensor, self.lora_A), self.lora_B.t())
adjusted_output = base_output + self.alpha * lora_effect
return adjusted_output
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此 LoraLinear 类继承自 nn.Module, 并实现了两个额外可学习矩阵 A 和 B 来表示低维空间内的变化量；当输入张量经过标准线性映射后再乘以此增量即完成了对原始输出特征向量的有效调节。
替换原 SD 模型指定位置上的模块实例
接下来要做的就是遍历整个网络架构图谱找到那些希望被替换掉的标准组件，并将其替换成上述定制版本的对象。这一步骤通常涉及到递归访问子节点以及判断当前处理对象是否满足条件等操作逻辑。
最后值得注意的是，在实际项目开发过程中还需要考虑诸如保存/加载优化器状态字典、冻结某些不需要更新梯度计算的部分等问题，这些都属于较为细节化的技术要点。