graph LR
A[输入] --> B[原始权重]
A --> C[LoRA A矩阵]
C --> D[LoRA B矩阵]
B --> E[加权求和]
D --> E
E --> F[输出]
LoRA微调适配支持
lora目录提供LoRA(Low-Rank Adaptation)微调适配支持,实现高效的模型微调。
graph LR
A[输入] --> B[原始权重]
A --> C[LoRA A矩阵]
C --> D[LoRA B矩阵]
B --> E[加权求和]
D --> E
E --> F[输出]
lora/ ├── __init__.py ├── punica_npu.py # NPU Punica实现 └── utils.py # LoRA工具
graph TD
A[加载基座模型] --> B[加载LoRA权重]
B --> C[融合权重]
C --> D[执行推理]
PunicaWrapperNPU是NPU优化的LoRA批处理实现,支持多个LoRA适配器的高效并行执行。