LoRA核心原理 低秩假设的数学基础 LoRA（Low-Rank Adaptation）基于一个重要观察：神经网络微调时的权重变化矩阵通常具有很低的内在维度。 传统微调需要更新所有参数： W = W₀ + ΔW LoRA将权重变化分解为两个低秩矩阵的乘积： W = W₀ + BA 其中： W₀：

syd233发布于 August 19,2025

前言 本文记录了在 RTX 5080 16GB 显卡上成功训练 SDXL LoRA 的完整过程。虽然踩了不少坑，但最终找到了稳定可行的配置方案。 环境准备 硬件要求 显卡：RTX 5080 16GB（或其他 16GB+ 显存的显卡） 内存：推荐 32GB+ 存储：至少 50GB 可用空间 软件环境

syd233发布于 August 18,2025

环境信息 硬件: Jetson Orin Nano 系统: Ubuntu 20.04 + JetPack 目标: 在Docker容器中使用宿主机的CUDA/cuDNN/PyTorch环境 问题背景 Jetson设备预装了优化的CUDA、cuDNN和PyTorch环境，但在Docker容器中默认无法访

syd233发布于 July 13,2025

在开发过程中，我们经常需要管理多个Python进程的启动、停止和切换。本文介绍如何使用Flask构建一个进程管理系统，支持进程组管理、互斥控制和优雅退出。 核心架构 1. 进程状态管理 定义清晰的进程状态和系统状态： from enum import Enum from dataclasses im

syd233发布于 July 12,2025

场景设定 客户端发送：GET /index.html HTTP/1.1 nginx监听80端口 nginx使用epoll处理连接 完整流程 阶段0：nginx启动初始化 1. nginx master进程启动 2. 创建监听socket: listen_fd = socket(AF_INET, SO

syd233发布于 June 23,2025

需求背景 在Web应用开发中，系统日志记录是必不可少的功能。传统的手动日志记录方式存在以下问题： 代码侵入性强，需要在每个Controller方法中手动添加日志代码 日志格式不统一，容易遗漏关键信息 维护成本高，修改日志格式需要修改大量代码 容易影响主业务逻辑的可读性 为了解决这些问题，我使用Spr

syd233发布于 May 31,2025

问题现象 当使用 java -jar 命令运行 Spring Boot 应用时，控制台输出的中文日志出现乱码： 2025-05-29 15:32:31.725+08:00 INFO 8852 --- [cheduled-task-2] p.points.task.TransferDataMappi

syd233发布于 May 29,2025

本文将详细介绍如何使用Spring Boot集成AnythingLLM，实现一个高性能的流式AI对话中转服务。 技术架构 前端 → Spring Boot中转服务 → AnythingLLM → LLM模型 ↓ 流式响应 实时AI对话 核心技术选型 Spring Boot MVC:

syd233发布于 May 25,2025