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Lora Train 环境一键启动

原创
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geru
修改2024-06-14 15:08:25
2463
修改2024-06-14 15:08:25
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今天给大家带来秋叶大佬的Lora Train环境

一. 环境介绍

使用该环境,可快速训练出最符合您使用场景的lora模型。您有任何问题可在评论区进行留言

环境页面
环境页面

二. 使用说明(基础训练教学)

启动环境

  1. 点击jupyterlab连接方式,进入notebook,执行第一条代码块,即可启动服务。
启动服务
启动服务

2. 服务启动后,复制实例的公网ip+ip端口号(6889)进入环境。如,公网ip为“150.109.235.248”,则访问链接为150.109.235.248:6889

公网ip
公网ip

3. 服务启动成功后,运行第二个代码块查看服务运行日志。日志中显示:“Server started at http://0.0.0.0:6889”,需将0.0.0.0替换为自己的公网ip。

查看运行日志
查看运行日志

启动训练

1. 进入/root/lora-scripts/train/aki 文件夹,上传自己的训练图片数据集。文件夹需位于/root/lora-scripts/train目录下,可自定义文件夹名称。

2. 选择训练的基础模型。环境中已预装dreamshaper,目录如下,可根据需求更换。

代码语言:json
复制
/root/lora-scripts/sd-models/dreamshaper_8.safetensors

3. 启动训练:点击右下角启动训练。启动后,可返回jupyterlab页面查看训练进度。训练完成后,在output文件夹中会生成lora文件,可导入sd环境进行使用测试。

若希望自定义环境启动方式,可参考如下参数配置:

参数名称

类型

默认值

描述

--host

str

"127.0.0.1"

服务器的主机名

--port

int

28000

运行服务器的端口

--listen

bool

false

启用服务器的监听模式

--skip-prepare-environment

bool

false

跳过环境准备步骤

--disable-tensorboard

bool

false

禁用 TensorBoard

--disable-tageditor

bool

false

禁用标签编辑器

--tensorboard-host

str

"127.0.0.1"

运行 TensorBoard 的主机

--tensorboard-port

int

6006

运行 TensorBoard 的端口

--localization

str

界面的本地化设置

--dev

bool

false

开发者模式,用于禁用某些检查

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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  • 一. 环境介绍
  • 二. 使用说明(基础训练教学)
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