# 模型微调术语速查：英文叫什么，在这次实验里做什么

配套资料：[模型微调跟练资料](https://jingjinglearns.cc/learn/model-finetuning/)

不需要先背一遍。读到不熟悉的词，再回来查。缩写写全称；普通英文词和产品名称会明确注明，不硬凑缩写解释。

## 先认识这些词

| 术语或缩写 | 英文全称或原词 | 中文含义与本次用途 |
| --- | --- | --- |
| AI | Artificial Intelligence | 人工智能。大类名称，不代表特定模型。 |
| Fine-tuning | 普通英文词，不是缩写 | 微调。在已有模型上继续训练，使其适应具体需求。 |
| Base Model | 普通英文词组 | 底模。本次继续训练的起点；不等于从未被其他人微调。 |
| LoRA | Low-Rank Adaptation | 低秩适应。一种参数高效微调方法，本次用它学习虚拟人物的外貌倾向。它是方法，不能与“所有微调”画等号。[官方说明](https://huggingface.co/docs/diffusers/training/lora) |
| SDXL | Stable Diffusion XL | 本次使用的图像生成模型系列。Juggernaut XL v9 是基于这个系列的模型，不是聊天模型。[官方文档](https://huggingface.co/docs/diffusers/api/pipelines/stable_diffusion/stable_diffusion_xl) |
| LLM | Large Language Model | 大语言模型，主要处理语言。本次不是 LLM 微调，数据和训练脚本不能直接照搬过去。 |
| IP-Adapter | Image Prompt Adapter | 图像提示适配器。让参考图片参与生成。本次只用它辅助制作数据，验收时关闭。[原论文](https://arxiv.org/abs/2308.06721) |
| Dataset | 普通英文词 | 数据集。这里是审核通过的图片和配套文字描述。 |
| Caption | 普通英文词 | 图片描述。训练时用的文字，应描述图里实际出现的内容。 |
| Prompt | 普通英文词 | 提示词。生成时告诉模型想要什么；与训练图片的 Caption 用途不同。 |
| Trigger Word | 普通英文词组 | 触发词。训练描述与生成提示中使用的人物标识。本次是 `vprsn01`，不是身份证明，也不保证每次都像。 |
| Parameters / Weights | 普通英文词 | 参数 / 权重。模型计算所用的数值；权重是其中常用的称呼。本次保存的是 LoRA 的增量权重，不是完整底模。 |
| Checkpoint | 普通英文词 | 检查点。训练过程中保存的阶段成果。保存了权重，不一定就保存了精确续训所需的全部状态。 |
| Inference | 普通英文词 | 推理。用训练好的模型处理输入、生成结果；这里就是出图，不需要每次重新训练。 |

## 日志和参数里会看到什么

| 术语或缩写 | 英文全称或原词 | 怎么理解，哪里容易误会 |
| --- | --- | --- |
| Training Steps | 普通英文词组 | 训练步数，通常按优化器更新参数的次数统计。本次正式训练 1200 步。 |
| Sampling Steps | 普通英文词组 | 采样步数，生成一张图片时的去噪迭代次数。本次对照生图用 30 步，不是重新训练 30 次。 |
| Seed | 普通英文词 | 随机种子，控制随机数生成起点。相同种子便于对照，但不能跨模型版本、硬件和全部设置保证图片完全一致。 |
| CFG | Classifier-Free Guidance | 无分类器引导。通过结合有条件和无条件预测来影响生成方向；数值会影响对提示的遵从和画面，不能简单理解成“越大越好”。本次对照用 5。[原论文](https://arxiv.org/abs/2207.12598) |
| Sampler | 普通英文词 | 采样器。决定出图时如何逐步去噪。本次对照用 Euler；不能只固定种子却随意换采样器。 |
| Batch Size | 普通英文词组 | 批大小，一次送进模型计算的样本数。本次为 1；与“只训练一张图”不是一回事。 |
| LR | Learning Rate | 学习率，控制训练时参数更新的尺度。本次为 0.0001，不是越大训练越好。 |
| Rank | 普通英文词 | 秩。LoRA 低秩矩阵的内部维度，影响可训练参数量。本次为 32，不是训练 32 步。[官方说明](https://huggingface.co/docs/diffusers/training/lora) |
| Alpha | 参数名称，不是英文缩写 | 本次 LoRA 训练的缩放参数，设为 16；不是生图时设置的 LoRA 强度 0.8。 |
| LoRA Scale | 普通英文词组 | 生成时 LoRA 的作用强度。本次为 0.8，不表示“人物相似度 80%”。 |
| Loss | 普通英文词 | 损失值，训练目标上的误差。不是人物相似度、审美分或照片合格率。 |
| Overfitting | 普通英文词 | 过拟合。过度适应训练样本，以至于在新条件下表现不好。不能仅凭步数多或几张照片就断言发生了过拟合。 |
| Smoke Test | 普通英文词组 | 冒烟测试。先做很小的一轮运行，排除环境、读取与保存问题。本次测试 20 步，不用于验收最终效果。 |

## 电脑、服务器与文件

| 术语或缩写 | 英文全称或原词 | 在本次流程里的作用 |
| --- | --- | --- |
| GPU | Graphics Processing Unit | 图形处理器。本次训练和生图的主要计算设备。RTX 4090 是显卡产品型号，不需要把型号当成技术缩写背。 |
| CPU | Central Processing Unit | 中央处理器，负责通用计算和任务调度等；不等同于 GPU。 |
| VRAM | Video Random Access Memory | 显存，用于存放模型和中间计算数据。24 GB 显存不等于 24 GB 系统内存。 |
| SSH | Secure Shell | 安全外壳协议。用于加密连接远程服务器并执行命令。连接凭据不能出现在公开教程截图中。[协议说明](https://www.rfc-editor.org/rfc/rfc4251) |
| tmux | terminal multiplexer | 终端复用器。操作指南用它保留服务器上的工作会话，便于SSH重新连接后接着查看；它不是防止关机或训练报错的工具。[官方入门](https://github.com/tmux/tmux/wiki/Getting-Started) |
| SFTP | SSH File Transfer Protocol | 通过 SSH 传输文件的协议。本次用它下载训练成果；与“截一张文件列表图”不是一回事。[OpenSSH 说明](https://www.openssh.org/specs.html) |
| SHA-256 | Secure Hash Algorithm，256 位版本 | 为文件计算校验值，用来核对传输前后内容是否一致。相同文件应有相同校验值；它不评价模型效果。 |
| `.safetensors` | 文件格式名称，不是英文缩写 | 用于保存模型张量的格式。本次人物 LoRA 以这个格式保存；扩展名本身不能证明文件已训练成功。 |
| `.json` | JavaScript Object Notation | 一种结构化文本数据格式。本次用来保存图片审核、生成参数等记录，不是权重文件。 |
| `.toml` | Tom's Obvious Minimal Language | 一种配置文件格式。本次训练设置保存在 `train.toml`；它是设置清单，不是模型。[官方说明](https://toml.io/en/) |
| Image（镜像） | 普通英文词 | 在租服务器的语境中，是预装操作系统和部分软件的环境模板；不是训练图片，也不是模型。 |
| Terminal | 普通英文词 | 终端，输入并运行命令的窗口。本指南的Linux命令在云端终端运行，Windows的PowerShell命令在自己电脑运行。 |
| Virtual Environment | 普通英文词组 | 虚拟环境，用来隔离Python依赖。本次文件夹叫 `.venv`；每次打开新终端，都要重新激活后再运行训练或生图。 |
| Preflight | 普通英文词 | 预检，训练前检查显卡与软件是否满足要求；不是正式训练。 |
| Log | 普通英文词 | 日志，程序运行时留下的记录。查看日志不等于重新执行程序。 |
| CUDA | Compute Unified Device Architecture | NVIDIA 的并行计算平台和编程模型。本次软件栈依赖它；并非所有品牌的显卡都能直接运行这套配置。[NVIDIA 官方介绍](https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-programming-guide/01-introduction/introduction.html) |

## 原始技术记录中的补充词

这些词解释环境和省显存设置，不必放进教程开头。

| 术语或名称 | 英文原名 | 通俗解释 |
| --- | --- | --- |
| BF16 | Brain Floating Point，16 位格式，类型名为 bfloat16 | 一种 16 位浮点数格式，用较低存储开销参与计算。本次混合精度设置用它；不要把它理解成图片只有 16 种颜色。[原始研究](https://arxiv.org/abs/1905.12322) |
| VAE | Variational Autoencoder | 变分自编码器，用于图片与较紧凑的潜在表示之间的转换。母图演示更换过 VAE，是不能仅凭种子承诺完全复现的原因之一。 |
| Latent | 普通英文词 | 潜在表示，可以粗略理解为模型内部处理的压缩表示，不是另一张供人直接观看的照片。 |
| U-Net / UNet | 网络名称，U 指结构形状，不是待逐字展开的缩写 | 本次底模里的去噪网络。本次只训练加在它上面的 LoRA 参数，没有训练所有组件。 |
| SDPA | Scaled Dot-Product Attention | 缩放点积注意力，一种注意力计算。本次通过 PyTorch 的实现参与运算，不是人物相似度算法。[PyTorch 文档](https://docs.pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.functional.scaled_dot_product_attention.html) |
| Gradient Checkpointing | 普通英文词组 | 梯度检查点，通过反向计算时重算部分中间结果来省显存。与保存权重版本的 Checkpoint 不是一回事。 |
| AdamW8bit | 算法与实现名称组合，不是一个首字母缩写 | 使用 8 位优化器状态的 AdamW 优化器实现。本次用于控制训练显存开销，不代表最终 LoRA 是 8 位权重。 |

**平台和工具名称也不要混淆：** Hugging Face 托管模型和数据；AutoDL 提供本次租用的云计算资源；Python 是编程语言；PyTorch 是深度学习框架；Ubuntu 是操作系统；sd-scripts 是本次训练脚本项目；Diffusers 是生成模型工具库；JupyterLab 是浏览器里的开发界面；TensorBoard 用于查看训练记录。它们不是一组要分别训练的模型。

**最需要记住的区别：** 参考图生成不等于个人模型训练，训练步数不等于生图步数，损失值不等于人物相似度，保存 LoRA 不等于保存完整底模。
