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LoRA训练模型的脚本和指南应用代码
共34个文件
ps1:10个
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2023-08-10
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使用LoRA训练模型的脚本和指南代码。LoRA是一种用于训练大型语言模型的技术。以下是使用用法说明: 1. 你可以从git仓库 [kohya-ss/sd-scripts](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts.git) 克隆这个LoRA训练脚本的仓库。 2. 运行`install.ps1`或`install.bash`来安装Python和Git等必需的依赖项,并创建一个虚拟环境。 3. 运行`train.ps1`或`train.sh`来训练LoRA模型。在开始训练之前,你可能需要编辑相应的训练脚本以设置训练的参数。 4. 如果你希望使用TensorBoard来可视化训练过程,可以运行`tensorboard.ps1`来启动TensorBoard,并在http://localhost:6006/上查看。 此外,还提到了一个新的功能:Train GUI。根据安装指南安装GUI,并运行run_gui.ps1(Windows)或run_gui.sh(Linux)来启动GUI。 总结来说,LoRA-scripts提供一组使用LoRA训练模型的脚本和指南
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LoRA训练模型的脚本和指南应用代码.zip (34个子文件)
LoRA训练模型的脚本和指南应用代码
gui.py 3KB
mikazuki
utils.py 2KB
tagger
format.py 1KB
dbimutils.py 2KB
interrogator.py 12KB
app.py 6KB
models.py 613B
requirements.txt 0B
resize.ps1 2KB
tagger.sh 2KB
install.ps1 901B
assets
gitconfig-cn 336B
tensorboard-example.png 146KB
tensorboard.ps1 85B
huggingface
hub
version.txt 1B
accelerate
default_config.yaml 437B
sd-models
put stable diffusion model here.txt 0B
tagger.ps1 2KB
interrogate.ps1 1KB
toml
default.toml 1KB
sample_prompts.txt 289B
lora.toml 1KB
frontend
svd_merge.ps1 2KB
output
.keep 0B
train.ipynb 4KB
install.bash 2KB
run_gui.sh 81B
sd-scripts
train.sh 8KB
logs
.keep 0B
run_gui.ps1 95B
train.ps1 9KB
train_by_toml.ps1 1KB
train_by_toml.sh 1016B
install-cn.ps1 2KB
共 34 条
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