函数计算FC里面怎么训练Lora？

在函数计算FC中训练Lora模型，需要遵循以下步骤：

1. 准备数据集：首先需要准备好用于训练Lora模型的数据集。数据集应该包含输入数据和对应的标签或输出结果。

2. 编写代码：使用Python或其他支持的语言编写训练代码，包括数据预处理、模型定义、训练过程等。

3. 上传代码：将编写好的代码上传到函数计算FC平台中。可以使用Git进行版本控制，方便后续更新和维护。

4. 配置环境变量：在函数计算FC中，需要设置一些环境变量来指定训练参数和模型参数等。例如，可以设置学习率、批次大小、迭代次数等。

5. 启动训练任务：在函数计算FC平台上，选择相应的计算资源和实例规格，然后启动训练任务。可以通过Web界面或API接口进行操作。

6. 监控训练过程：在训练过程中，可以通过日志等方式监控训练进度和结果。如果出现问题，可以及时调整参数或修改代码。

7. 保存模型：当训练完成后，可以将训练好的模型保存到本地或云端存储中，以便后续使用和部署。

基于 sd 的话可以进入 admin 那个页面，后面加上 /lora 有个隐藏的 lora 功能，不过这个对开发能力有一些要求，也可以使用 facechain 应用，这个可以导出 lora。此回答整理自钉群“【答疑群】函数计算 AIGC 场景技术交流”