在函数计算FC中训练Lora模型,需要遵循以下步骤:
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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”
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