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LoRA क्या है?
संक्षिप्त रूप: LoRA
LoRA (Low-Rank Adaptation) एक frozen base model के ऊपर केवल थोड़ी संख्या में "adapter" parameters को fine-tune करता है, training cost को drastically कम करता है। osFoundry एक UI flow में 60+ open-weight base models में से किसी को भी LoRA के साथ fine-tune करता है — कोई notebook आवश्यक नहीं।
विवरण
Fine-tuning के दौरान सभी model parameters update करने (slow, memory-heavy) के बजाय, LoRA attention layers में छोटे trainable matrices insert करता है। Base model frozen रहता है; केवल adapter weights trained होते हैं। Result: 100-1000× कम storage, 10× कम training time, अधिकांश tasks पर comparable quality।
LoRA adapters छोटे हैं (~MB बजाय GB), deployments के बीच portable, और stackable — आप एक base model पर कई adapters को hot-swap कर सकते हैं।
osFoundry LoRA को कैसे संभालता है
osFoundry minutes-to-hours में LoRA adapters train करता है, उन्हें आपके model catalog में register करता है, और inference time पर उन्हें base-model endpoints पर hot-swap करता है — एक shared GPU पर कई specialised behaviours।
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