Technique Atualizado 2026-04
LoRA
Low-Rank Adaptation
Definição
LoRA é uma técnica de fine-tuning eficiente que adapta um modelo de IA ajustando apenas uma fração de seus parâmetros, reduzindo drasticamente o custo.
Veja também no glossário
F
Fine-tuning
Fine-tuning is the process of retraining an existing AI model on a specific dataset to adapt it to a particular domain or task.
L
LLM (Large Language Model)
An LLM is an AI model trained on billions of texts, capable of understanding and generating human language.
F
Foundation Model
A foundation model is a large AI model pre-trained on massive data, adaptable to multiple tasks.
T
Text-to-Image
Text-to-Image refers to generating images from text descriptions using generative AI models.
Ferramentas que usam lora
S
Stable Diffusion
A referência open source da geração de imagens IA
4.4/5
L
Leonardo.ai
A plataforma de geração de imagens com IA para criativos
4.5/5
O
OpenClaw
O agente de IA open source que transforma seus LLMs em trabalhadores autônomos
4.5/5
D
DeepSeek
O modelo chinês open source que rivaliza com o GPT-4
4.7/5
Perguntas frequentes
Por que usar LoRA em vez do fine-tuning clássico?
O fine-tuning clássico ajusta todos os parâmetros do modelo (bilhões). O LoRA ajusta apenas uma pequena matriz de baixo rank: de 100 a 1000 vezes menos computação, adequado para GPUs de consumo.
O LoRA é só para imagens?
Não. O LoRA funciona em LLMs (texto) e em modelos de difusão (imagens). No Stable Diffusion, os LoRAs são muito populares para aprender estilos ou personagens.
