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本文探讨了在使用unsloth加载LoRA模型时，默认的from_pretrained方法可能导致加载失败的问题。作者发现，虽然unsloth具有自动识别和加载LoRA的功能，但在实际应用中可能失效。为确保成功加载LoRA权重，建议采用peft库提供的PeftModel.from_pretrained方法，将LoRA适配器显式应用到已加载的基础模型上，从而实现更稳定的模型集成和推理效果。

通过设置环境变量`HF_HOME`和`MODELSCOPE_CACHE`，用户可以自定义Huggingface和ModelScope模型的下载位置，从而更好地管理模型存储和访问路径。这种方法简便有效，适用于需要调整默认存储路径以优化存储空间或访问速度的场景。

本文介绍了使用UVR5进行人声分离，选择HP5_only_main_vocal模型处理wav文件，跳过语音切分直接进行识别，并在去除伴奏后进行标签打标和文本粘贴。训练时根据显存容量调整batchsize，20G显存环境下SoVITS训练占用约14G，GPT训练约7G，具体参数根据样本数量和长度调整。文章强调多个短句子切分效果优于长段落。