在函数计算怎么进行Lora炼制?
版权声明:本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献,版权归原作者所有,阿里云开发者社区不拥有其著作权,亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《阿里云开发者社区用户服务协议》和《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容,填写侵权投诉表单进行举报,一经查实,本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
在函数计算中进行LoRA(Low-Rank Adaptation)炼制,主要是通过结合Stable Diffusion或ComfyUI等工具来实现。以下是详细的步骤和操作方法:
在开始LoRA炼制之前,需要完成以下准备工作: - 部署Stable Diffusion或ComfyUI:确保您已经基于函数计算成功部署了Stable Diffusion或ComfyUI应用。 - 上传基础模型:将用于训练的基础模型(如Stable Diffusion的大模型)上传到NAS存储中,并挂载到您的应用中。 - 准备数据集:收集并整理用于LoRA训练的数据集,通常包括一组特定风格的图片及其对应的提示词。
为了支持LoRA炼制,您需要配置模型管理功能: 1. 在应用详情页,单击初始化模型管理,启用模型管理功能。 2. 挂载NAS存储并设置模型管理密钥,确保模型文件可以安全存储和访问。 3. 登录模型管理器,上传LoRA模型或从内置模型库中选择适合的模型。
LoRA炼制通常需要依赖一些特定的插件来完成训练和生成任务: - 推荐插件: - Dataset tag editor插件:用于为训练数据集打标,便于后续训练。 - Prompt all in one插件:帮助优化提示词,提升训练效果。 - Image browser插件:方便管理和查看训练数据集中的图片。 - 安装方法: 1. 在Stable Diffusion操作界面,选择扩展插件页签。 2. 从插件列表中选择需要的插件,单击Apply and quit,重启WebUI以加载插件。
/mnt/auto/sd/models/Stable-diffusion
或/mnt/auto/sd/datasets
。1e-4
。4
或8
。1
或2
。通过以上步骤,您可以基于函数计算完成LoRA炼制,并生成高质量的定制化图像。如果在操作过程中遇到问题,可以参考相关文档或联系技术支持获取帮助。