FLUX1-dev. 12B LoRA 微調結果分析 - 250 與 1000 步驟，究竟誰勝出？

比較 FLUX1-dev 12B 模型在 250 步與 1000 步下 LoRA 微調的結果，分析其性能差異。通過學習速度、內存使用量和最終性能指標，提出最佳步驟數並總結 LoRA 微調的優缺點。

DGX Spark上進行FLUX 1-dev 12B LoRA微調實戰經驗 - 低功耗高效能學習的明與暗

分享在DGX Spark ARM基礎上對FLUX 1-dev 12B模型的LoRA微調實戰經驗，包括1000步、100個Epoch的學習過程、OOM問題、電力效率、CPU瓶頸等詳細分析及未來的改善方案。

高效AI微調的核心 - LoRA完全整理

這是一篇整理如何在大型語言模型時代中有效使用LoRA（低秩自適應）進行微調的方法的部落格文章。通過LoRA的原理、優點及實際應用例子，讓您一目了然PEFT技術的優勢。