借用大模型进行本地训练的相关内容如下：
对于 SDXL 大模型：
1. 模型组成：分为两个部分，base+refiner 是必须下载的，base 用于文生图操作，refiner 用于细化生成的模型以获得更丰富的细节；还有一个配套的 VAE 模型用于调节图片的画面效果和色彩。
2. 下载途径：三个模型的下载链接可关注公众号【白马与少年】，回复【SDXL】获取。
3. 部署步骤：首先在秋叶启动器中将 webUI 的版本升级到 1.5 以上。然后将 base 和 refiner 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\Stablediffusion”路径下，vae 放在“……\\sdwebuiakiv4.2\\models\\VAE”路径下。完成后启动 webUI 即可在模型中看到 SDXL 模型。
4. 使用方法：先在文生图中使用 base 模型，填写提示词和常规参数，尺寸可设为 10241024 进行生成。
部署和训练自己的大模型的主要步骤：
1. 选择合适的部署方式，包括本地环境部署、云计算平台部署、分布式部署、模型压缩和量化、公共云服务商部署等，根据自身的资源、安全和性能需求选择。
2. 准备训练所需的数据和计算资源，确保有足够的训练数据覆盖目标应用场景，并准备足够的计算资源，如 GPU 服务器或云计算资源。
3. 选择合适的预训练模型作为基础，如开源的预训练模型 BERT、GPT 等，也可自行训练一个基础模型。
4. 针对目标任务进行模型微调训练，根据具体应用场景对预训练模型进行微调训练，优化模型结构和训练过程以提高性能。
5. 部署和调试模型，将训练好的模型部署到生产环境，对部署的模型进行在线调试和性能优化。
6. 注意安全性和隐私保护，大模型涉及大量数据和隐私信息，需要重视安全性和合规性。
对于基于百川大模型的训练：
选择 Baichuan27BChat 模型作为底模，配置模型本地路径和提示模板。在 Train 页面里，选择 sft 训练方式，加载定义好的数据集 wechat 和 self_cognition。学习率和训练轮次非常重要，需根据数据集大小和收敛情况设置。使用 FlashAttention2 可减少显存需求、加速训练速度。显存小的朋友可减少 batch size 和开启量化训练，内置的 QLora 训练方式好用。需要用到 xformers 的依赖，显存占用 20G 左右，需耐心等待。
2024-09-20