lora训练模型-lora-scripts-main.zip_lora训练模型资源-CSDN文库

共40个文件

ps1：10个

py：8个

sh：4个

需积分: 5 194 浏览量 2023-08-13 22:17:42 上传评论 1 收藏 181KB ZIP 举报

标题中的“lora训练模型-lora-scripts-main.zip”指的是一个包含LoRA（Low-Rank Adaptation）训练模型的压缩文件。LoRA是一种针对预训练语言模型进行微调的技术，它通过引入低秩矩阵来适应特定任务，从而在不显著增加模型参数量的情况下提升性能。这个压缩包可能包含了实现LoRA训练的Python脚本和相关配置文件。描述中提到的“LoRA训练脚本使用kohya-ss的训练器，用于扩散模型”暗示了这些脚本是基于kohya-ss开发的，这是一个可能的开源项目或者个人贡献者的工具，用于扩散模型的训练。扩散模型是一种机器学习模型，特别适用于生成序列数据，如文本、音频或图像。这种模型通过逐步“扩散”随机噪声到数据中，然后反向恢复原始信号，从而学习数据的生成过程。 LoRA作为优化方法，可以与扩散模型结合，帮助模型在面对特定任务时，如文本生成、语音识别或图像生成，更高效地学习并提高预测准确性。kohya-ss训练器可能是为这种结合提供了便利的实现。在“标签”部分，我们看到“软件/插件 lora训练模型”，这表明压缩包里的内容可能是可以集成到其他软件或平台中的组件，例如，可能包含安装或导入到深度学习框架（如PyTorch或TensorFlow）的代码，以便用户能够利用LoRA技术对他们的模型进行微调。由于提供的压缩包子文件的文件名称列表只有一个：“lora-scripts-main”，我们可以推测这可能是一个主目录，里面包含了所有必要的脚本、配置文件、示例数据集或者README文档，指导用户如何运行和使用这些LoRA训练脚本。用户在解压后，通常需要按照README的指示设置环境、安装依赖、配置参数，然后运行训练脚本来启动LoRA的微调过程。这个压缩包提供了利用LoRA技术训练扩散模型的工具，特别是通过kohya-ss训练器。用户可以通过解析和运行压缩包内的脚本，为自己的预训练模型添加低秩适应性，以优化其在特定任务上的性能。对于熟悉深度学习和Python编程的用户来说，这将是一个有价值的资源，可以帮助他们改进模型的泛化能力和效率。

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lora训练模型-lora-scripts-main.zip （40个子文件）

lora-scripts-main

gui.py 2KB

mikazuki

utils.py 2KB

tagger

format.py 1KB

dbimutils.py 2KB

interrogator.py 12KB

app.py 6KB

models.py 613B

launch_utils.py 4KB

resize.ps1 2KB

tagger.sh 2KB

install.ps1 909B

.gitattributes 19B

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

LICENSE 34KB

toml

default.toml 1KB

sample_prompts.txt 289B

lora.toml 1KB

frontend

svd_merge.ps1 2KB

output

.keep 0B

train.ipynb 4KB

.gitmodules 188B

install.bash 2KB

run_gui.sh 81B

sd-scripts

requirements.txt 401B

train.sh 8KB

logs

.keep 0B

.gitignore 202B

run_gui.ps1 95B

train.ps1 9KB

README.md 1KB

train_by_toml.ps1 1KB

train_by_toml.sh 1016B

install-cn.ps1 2KB

# LoRA-scripts LoRA training scripts for [kohya-ss/sd-scripts](https://github.com/kohya-ss/sd-scripts.git) ✨NEW: Train GUI ![image](https://github.com/Akegarasu/lora-scripts/assets/36563862/0a2edcb8-023a-4fe6-8c92-2bad9ccab64c) Follow the installation guide below to install the GUI, then run `run_gui.ps1`(windows) or `run_gui.sh`(linux) to start the GUI. ## Usage ### Clone repo with submodules ```sh git clone --recurse-submodules https://github.com/Akegarasu/lora-scripts ``` ### Required Dependencies Python 3.10.8 and Git ### Windows #### Installation Run `install.ps1` will automaticilly create a venv for you and install necessary deps. #### Train Edit `train.ps1`, and run it. ### Linux #### Installation Run `install.bash` will create a venv and install necessary deps. #### Train Training script `train.sh` **will not** activate venv for you. You should activate venv first. ```sh source venv/bin/activate ``` Edit `train.sh`, and run it. #### TensorBoard Run `tensorboard.ps1` will start TensorBoard at http://localhost:6006/ ![](./assets/tensorboard-example.png)

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