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SD-如何训练自己的Lora模型

IT一氪 2024-06-17 10:20:00
简介SD-如何训练自己的Lora模型

官方地址:GitHub - bmaltais/kohya_ss

尝试过mac和Ubuntu,装上后都会有问题

Windows按照官方步骤安装即可

第一步

git clone https://github.com/bmaltais/kohya_ss.git
cd kohya_ss

python -m venv venv
.venvScriptsactivate

pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
pip install --use-pep517 --upgrade -r requirements.txt
pip install -U -I --no-deps https://github.com/C43H66N12O12S2/stable-diffusion-webui/releases/download/f/xformers-0.0.14.dev0-cp310-cp310-win_amd64.whl

cp .itsandbytes_windows*.dll .venvLibsite-packagesitsandbytes
cp .itsandbytes_windowscextension.py .venvLibsite-packagesitsandbytescextension.py
cp .itsandbytes_windowsmain.py .venvLibsite-packagesitsandbytescuda_setupmain.py

accelerate config

第二步

.venvScriptsactivate

python .	oolscudann_1.8_install.py

第三步

gui.bat

第四步

打tag

第五步

这里改一下

然后开始训练

第六步

安装扩展:GitHub - kohya-ss/sd-webui-additional-networks

使用时勾上

异常点

过程中如果报错,可能的原因

1、显存不足

2、模型没下载完

3、cuda没安装

进入虚拟环境后,执行

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

结果为True说明已安装

一、安装NVIDIA CUDA

下载地址:https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

安装方法

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/cuda-ubuntu1604.pin sudo mv cuda-ubuntu1604.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 sudo apt-key adv --fetch-keys https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/7fa2af80.pub sudo add-apt-repository "deb https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu1604/x86_64/ /" sudo apt-get update sudo apt-get -y install cuda

二、安装NVIDIA cuDNN

下载地址:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive

安装方法

sudo  dpkg -i cudnn-local-repo-ubuntu1804-8.8.1.3_1.0-1_amd64.deb

三、安装NVIDIA NCCL

下载地址:https://developer.nvidia.com/nccl/nccl-legacy-downloads

安装方法

sudo  dpkg -i nccl-local-repo-ubuntu1804-2.8.4-cuda11.2_1.0-1_amd64.deb

风语者!平时喜欢研究各种技术,目前在从事后端开发工作,热爱生活、热爱工作。