正文：

为什么要训练Lora模型?

Lora模型作为一种微调模型具备的优点如下：

1. **节省训练时间：**LORA模型的低层模型已经在大规模的基准数据集上训练过了，因此可以利用这些已经学到的特征来加速新的训练过程。
2. **提高准确性：**使用LORA模型微调，可以在保持低层模型的特征提取能力的同时，针对具体任务进行优化，从而提高模型在特定任务上的准确性。
3. **加快创作速度：**LORA 模型可以快速生成想法的效果，这些结果可以为创作者提供新的创作灵感，开拓新的设计思路和方向，从而更好地实现自己的设计目标。
4. **可迁移性：**可迁移性意味着可以在不同任务之间共享底层模型，从而减少重复训练，提高工作效率，使其能够更快速地从一个任务转移到另一个任务。

Lora模型训练流程

01.训练前期准备

Python安装：

安装包在秋叶大佬的一键包里面就有

默认安装路径即可

1.安装python勾选Add PATH,再点Install Now.

2.安装完毕后出现框内提示就点击，没有则不用管。