原贴链接

熟悉图像模型的人有时会问文本模型的LoRAs在哪里，直到现在我都没有一个很好的答案。

这里有500个LoRAs：https://huggingface.co/Lots-of-LoRAs

也许更重要的是，该集合包括了LoRAs所训练的数据集。

讨论总结

本次讨论围绕“Lots-of-LoRAs Collection”展开，主要关注LoRAs（Low-Rank Adaptation）在文本生成模型中的应用。讨论内容涵盖了LoRAs的集合、模型切换技术、标准化问题以及用户体验等方面。主要观点包括对LoRAs集合的赞赏、模型切换的便利性、标准化缺失的担忧以及对Hugging Face平台展示方式的不满。总体氛围较为积极，但也有对技术细节和用户体验的深入探讨。

主要观点

  1. 👍 Lots-of-LoRAs 集合非常酷，概念很棒
    • 支持理由：集合提供了500个LoRAs及其训练数据集，方便用户根据任务快速切换LoRAs。
    • 反对声音：部分LoRAs可能已经过时，影响使用效果。
  2. 🔥 LoRA 缺乏标准化是一个主要问题
    • 正方观点：不同模型之间的LoRA不兼容，增加了应用复杂性。
    • 反方观点：标准化缺失导致配置不当时效果可能很差。
  3. 💡 探讨将 7B 规模的 LoRA 模型合并为 70B 规模模型的技术可能性
    • 解释：评论者对模型扩展技术表现出兴趣，提出具体技术问题。
  4. 👀 LoRAs 列表缺乏详细描述，用户需要逐一点击查看具体信息
    • 解释：评论者对Hugging Face平台展示方式表示不满，认为这增加了使用不便。
  5. 😊 评论者对“Lots-of-LoRAs Collection”的命名方式表示喜爱
    • 解释：评论者认为这种命名方式使得浏览和选择LoRA变得非常容易。

金句与有趣评论

  1. “😂 That’s a really cool collection. I always wished LORAs were more well known.”
    • 亮点：表达了对LoRAs集合的赞赏和对LoRAs普及的期望。
  2. “🤔 One of the biggest problems with LORAs is the lack of standardization.”
    • 亮点：指出了LoRAs应用中的关键问题，引发了对标准化重要性的思考。
  3. “👀 Unfortunately the list doesn’t contain a description what a lora actually contains.”
    • 亮点：揭示了LoRAs列表信息展示的不足，强调了用户体验的重要性。
  4. “💡 I love the naming. It is so easy to browse and select Lora you need from 502 available (e.g. task1378)!”
    • 亮点：赞赏了集合的命名方式，认为这大大提升了用户体验。
  5. “😊 Thanks for sharing!”
    • 亮点：简洁明了地表达了对资源分享的感谢，体现了社区的积极氛围。

情感分析

讨论的总体情感倾向较为积极，多数评论者对“Lots-of-LoRAs Collection”表示赞赏和感谢。然而，也有部分评论者对LoRAs的标准化问题和信息展示方式表示担忧和不满。主要分歧点在于LoRAs的应用便利性和标准化缺失，这可能源于不同用户对技术细节和用户体验的关注点不同。

趋势与预测

  • 新兴话题：模型扩展技术和LoRAs的标准化问题可能会引发后续深入讨论。
  • 潜在影响：LoRAs的标准化问题若能得到解决，将大大提升其在不同模型中的应用便利性，推动文本生成技术的发展。

详细内容：

标题：刚刚发现的 Lots-of-LoRAs 集合引发热议

最近，Reddit 上出现了一个关于 Lots-of-LoRAs 集合的讨论，吸引了众多网友的关注。原帖作者表示，熟悉图像模型的人有时会询问文本模型的 LoRAs 在哪里，而现在终于有了答案，并分享了该集合的链接：https://huggingface.co/Lots-of-LoRAs。更重要的是，该集合还包括了 LoRAs 训练所使用的数据集。此帖获得了大量的点赞和众多评论，引发了关于 LoRAs 的一系列热烈讨论。

讨论的焦点主要集中在以下几个方面： 有人认为这是一个非常酷的集合，一直希望 LoRAs 能更出名，还希望能有一个基础模型和 20 个 LoRAs，并能根据任务快速切换。比如有人提到 Lorax 可以让你即时切换 loras。 有人指出 vLLM 也能实现类似功能，并给出了具体的代码示例：

text
outputs = llm.generate(
    prompts,
    sampling_params,
    lora_request=LoRARequest("sql_adapter", 1, sql_lora_path)
)

有人觉得这个集合的创建可能是为了试验在服务器上加载所有 500 个并在它们之间切换，所以推理服务器的支持是有可能的，但选择使用哪个 LoRA 是个难题。有人提到苹果的智能工作方式似乎也与此类似。还有人认为在这里 RAG 可能更有意义，可以将特定领域的知识输入到模型中。

同时，也有人指出 LoRAs 存在的一些问题。比如缺乏标准化，稳定扩散 LORA 在 Flux 上无法工作，SDXL Loras 在 SD1.5 上也不行，甚至在 Pony Diffusion 上也会有不兼容的情况。

还有用户好奇是否存在将 7b 的 lora 合并到 70b 的技术。也有人抱怨这个集合列表没有对 lora 实际包含的内容进行描述，必须点击才能获取信息，这可能是 huggingface 平台的一个限制。

不过，大多数用户对这个集合的分享表示感谢和喜爱，比如有人称赞其命名方式，很容易浏览并从中选择所需的 Lora。

总的来说，这次关于 Lots-of-LoRAs 集合的讨论，让大家对 LoRAs 的应用、优缺点以及未来发展有了更深入的思考和探讨。