Upload lora-scripts/train.sh with huggingface_hub
Browse files- lora-scripts/train.sh +164 -0
lora-scripts/train.sh
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@@ -0,0 +1,164 @@
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1 |
+
#!/bin/bash
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2 |
+
# LoRA train script by @Akegarasu
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3 |
+
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4 |
+
# Train data path | 设置训练用模型、图片
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5 |
+
pretrained_model="./sd-models/model.ckpt" # base model path | 底模路径
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6 |
+
model_type="sd1.5" # option: sd1.5 sd2.0 sdxl | 可选 sd1.5 sd2.0 sdxl。SD2.0模型 2.0模型下 clip_skip 默认无效
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7 |
+
parameterization=0 # parameterization | 参数化 本参数需要在 model_type 为 sd2.0 时才可启用
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8 |
+
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9 |
+
train_data_dir="./train/aki" # train dataset path | 训练数据集路径
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10 |
+
reg_data_dir="" # directory for regularization images | 正则化数据集路径,默认不使用正则化图像。
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11 |
+
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12 |
+
# Network settings | 网络设置
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13 |
+
network_module="networks.lora" # 在这里将会设置训练的网络种类,默认为 networks.lora 也就是 LoRA 训练。如果你想训练 LyCORIS(LoCon、LoHa) 等,则修改这个值为 lycoris.kohya
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14 |
+
network_weights="" # pretrained weights for LoRA network | 若需要从已有的 LoRA 模型上继续训练,请填写 LoRA 模型路径。
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15 |
+
network_dim=32 # network dim | 常用 4~128,不是越大越好
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16 |
+
network_alpha=32 # network alpha | 常用与 network_dim 相同的值或者采用较小的值,如 network_dim的一半 防止下溢。默认值为 1,使用较小的 alpha 需要提升学习率。
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17 |
+
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18 |
+
# Train related params | 训练相关参数
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19 |
+
resolution="512,512" # image resolution w,h. 图片分辨率,宽,高。支持非正方形,但必须是 64 倍数。
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20 |
+
batch_size=1 # batch size
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21 |
+
max_train_epoches=10 # max train epoches | 最大训练 epoch
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22 |
+
save_every_n_epochs=2 # save every n epochs | 每 N 个 epoch 保存一次
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23 |
+
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24 |
+
train_unet_only=0 # train U-Net only | 仅训练 U-Net,开启这个会牺牲效果大幅减少显存使用。6G显存可以开启
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25 |
+
train_text_encoder_only=0 # train Text Encoder only | 仅训练 文本编码器
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26 |
+
stop_text_encoder_training=0 # stop text encoder training | 在第N步时停止训练文本编码器
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27 |
+
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28 |
+
noise_offset="0" # noise offset | 在训练中添加噪声偏移来改良生成非常暗或者非常亮的图像,如果启用,推荐参数为0.1
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29 |
+
keep_tokens=0 # keep heading N tokens when shuffling caption tokens | 在随机打乱 tokens 时,保留前 N 个不变。
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30 |
+
min_snr_gamma=0 # minimum signal-to-noise ratio (SNR) value for gamma-ray | 伽马射线事件的最小信噪比(SNR)值 默认为 0
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31 |
+
|
32 |
+
# Learning rate | 学习率
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33 |
+
lr="1e-4" # learning rate | 学习率,在分别设置下方 U-Net 和 文本编码器 的学习率时,该参数失效
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34 |
+
unet_lr="1e-4" # U-Net learning rate | U-Net 学习率
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35 |
+
text_encoder_lr="1e-5" # Text Encoder learning rate | 文本编码器 学习率
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36 |
+
lr_scheduler="cosine_with_restarts" # "linear", "cosine", "cosine_with_restarts", "polynomial", "constant", "constant_with_warmup", "adafactor"
|
37 |
+
lr_warmup_steps=0 # warmup steps | 学习率预热步数,lr_scheduler 为 constant 或 adafactor 时该值需要设为0。
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38 |
+
lr_restart_cycles=1 # cosine_with_restarts restart cycles | 余弦退火重启次数,仅在 lr_scheduler 为 cosine_with_restarts 时起效。
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39 |
+
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40 |
+
# Optimizer settings | 优化器设置
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41 |
+
optimizer_type="AdamW8bit" # Optimizer type | 优化器类型 默认为 AdamW8bit,可选:AdamW AdamW8bit Lion Lion8bit SGDNesterov SGDNesterov8bit DAdaptation AdaFactor prodigy
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42 |
+
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43 |
+
# Output settings | 输出设置
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44 |
+
output_name="aki" # output model name | 模型保存名称
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45 |
+
save_model_as="safetensors" # model save ext | 模型保存格式 ckpt, pt, safetensors
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46 |
+
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47 |
+
# Resume training state | 恢复训练设置
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48 |
+
save_state=0 # save state | 保存训练状态 名称类似于 <output_name>-??????-state ?????? 表示 epoch 数
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49 |
+
resume="" # resume from state | 从某个状态文件夹中恢复训练 需配合上方参数同时使用 由于规范文件限制 epoch 数和全局步数不会保存 即使恢复时它们也从 1 开始 与 network_weights 的具体实现操作并不一致
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50 |
+
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51 |
+
# 其他设置
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52 |
+
min_bucket_reso=256 # arb min resolution | arb 最小分辨率
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53 |
+
max_bucket_reso=1024 # arb max resolution | arb 最大分辨率
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54 |
+
persistent_data_loader_workers=1 # persistent dataloader workers | 保留加载训练集的worker,减少每个 epoch 之间的停顿
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55 |
+
clip_skip=2 # clip skip | 玄学 一般用 2
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56 |
+
multi_gpu=0 # multi gpu | 多显卡训练 该参数仅限在显卡数 >= 2 使用
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57 |
+
lowram=0 # lowram mode | 低内存模式 该模式下会将 U-net 文本编码器 VAE 转移到 GPU 显存中 启用该模式可能会对显存有一定影响
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58 |
+
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59 |
+
# LyCORIS 训练设置
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60 |
+
algo="lora" # LyCORIS network algo | LyCORIS 网络算法 可选 lora、loha、lokr、ia3、dylora。lora即为locon
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61 |
+
conv_dim=4 # conv dim | 类似于 network_dim,推荐为 4
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62 |
+
conv_alpha=4 # conv alpha | 类似于 network_alpha,可以采用与 conv_dim 一致或者更小的值
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63 |
+
dropout="0" # dropout | dropout 概率, 0 为不使用 dropout, 越大则 dropout 越多,推荐 0~0.5, LoHa/LoKr/(IA)^3暂时不支持
|
64 |
+
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65 |
+
# Remote logging | 远程记录设置
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66 |
+
use_wandb=0 # use_wandb | 启用wandb远程记录功能
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67 |
+
wandb_api_key="" # wandb_api_key | API,通过 https://wandb.ai/authorize 获取
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68 |
+
log_tracker_name="" # log_tracker_name | wandb项目名称,留空则为"network_train"
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69 |
+
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70 |
+
# ============= DO NOT MODIFY CONTENTS BELOW | 请勿修改下方内容 =====================
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71 |
+
export HF_HOME="huggingface"
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72 |
+
export TF_CPP_MIN_LOG_LEVEL=3
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73 |
+
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74 |
+
extArgs=()
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75 |
+
launchArgs=()
|
76 |
+
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77 |
+
trainer_file="./sd-scripts/train_network.py"
|
78 |
+
|
79 |
+
if [ $model_type == "sd1.5" ]; then
|
80 |
+
ext_args+=("--clip_skip=$clip_skip")
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81 |
+
elif [ $model_type == "sd2.0" ]; then
|
82 |
+
ext_args+=("--v2")
|
83 |
+
elif [ $model_type == "sdxl" ]; then
|
84 |
+
trainer_file="./sd-scripts/sdxl_train_network.py"
|
85 |
+
fi
|
86 |
+
|
87 |
+
if [[ $multi_gpu == 1 ]]; then
|
88 |
+
launchArgs+=("--multi_gpu")
|
89 |
+
launchArgs+=("--num_processes=2")
|
90 |
+
fi
|
91 |
+
|
92 |
+
if [[ $lowram ]]; then extArgs+=("--lowram"); fi
|
93 |
+
|
94 |
+
if [[ $parameterization == 1 ]]; then extArgs+=("--v_parameterization"); fi
|
95 |
+
|
96 |
+
if [[ $train_unet_only == 1 ]]; then extArgs+=("--network_train_unet_only"); fi
|
97 |
+
|
98 |
+
if [[ $train_text_encoder_only == 1 ]]; then extArgs+=("--network_train_text_encoder_only"); fi
|
99 |
+
|
100 |
+
if [[ $network_weights ]]; then extArgs+=("--network_weights $network_weights"); fi
|
101 |
+
|
102 |
+
if [[ $reg_data_dir ]]; then extArgs+=("--reg_data_dir $reg_data_dir"); fi
|
103 |
+
|
104 |
+
if [[ $optimizer_type ]]; then extArgs+=("--optimizer_type $optimizer_type"); fi
|
105 |
+
|
106 |
+
if [[ $optimizer_type == "DAdaptation" ]]; then extArgs+=("--optimizer_args decouple=True"); fi
|
107 |
+
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108 |
+
if [[ $save_state == 1 ]]; then extArgs+=("--save_state"); fi
|
109 |
+
|
110 |
+
if [[ $resume ]]; then extArgs+=("--resume $resume"); fi
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111 |
+
|
112 |
+
if [[ $persistent_data_loader_workers == 1 ]]; then extArgs+=("--persistent_data_loader_workers"); fi
|
113 |
+
|
114 |
+
if [[ $network_module == "lycoris.kohya" ]]; then
|
115 |
+
extArgs+=("--network_args conv_dim=$conv_dim conv_alpha=$conv_alpha algo=$algo dropout=$dropout")
|
116 |
+
fi
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117 |
+
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118 |
+
if [[ $stop_text_encoder_training -ne 0 ]]; then extArgs+=("--stop_text_encoder_training $stop_text_encoder_training"); fi
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119 |
+
|
120 |
+
if [[ $noise_offset != "0" ]]; then extArgs+=("--noise_offset $noise_offset"); fi
|
121 |
+
|
122 |
+
if [[ $min_snr_gamma -ne 0 ]]; then extArgs+=("--min_snr_gamma $min_snr_gamma"); fi
|
123 |
+
|
124 |
+
if [[ $use_wandb == 1 ]]; then
|
125 |
+
extArgs+=("--log_with=all")
|
126 |
+
if [[ $wandb_api_key ]]; then extArgs+=("--wandb_api_key $wandb_api_key"); fi
|
127 |
+
if [[ $log_tracker_name ]]; then extArgs+=("--log_tracker_name $log_tracker_name"); fi
|
128 |
+
else
|
129 |
+
extArgs+=("--log_with=tensorboard")
|
130 |
+
fi
|
131 |
+
|
132 |
+
python -m accelerate.commands.launch ${launchArgs[@]} --num_cpu_threads_per_process=4 $trainer_file \
|
133 |
+
--enable_bucket \
|
134 |
+
--pretrained_model_name_or_path=$pretrained_model \
|
135 |
+
--train_data_dir=$train_data_dir \
|
136 |
+
--output_dir="./output" \
|
137 |
+
--logging_dir="./logs" \
|
138 |
+
--log_prefix=$output_name \
|
139 |
+
--resolution=$resolution \
|
140 |
+
--network_module=$network_module \
|
141 |
+
--max_train_epochs=$max_train_epoches \
|
142 |
+
--learning_rate=$lr \
|
143 |
+
--unet_lr=$unet_lr \
|
144 |
+
--text_encoder_lr=$text_encoder_lr \
|
145 |
+
--lr_scheduler=$lr_scheduler \
|
146 |
+
--lr_warmup_steps=$lr_warmup_steps \
|
147 |
+
--lr_scheduler_num_cycles=$lr_restart_cycles \
|
148 |
+
--network_dim=$network_dim \
|
149 |
+
--network_alpha=$network_alpha \
|
150 |
+
--output_name=$output_name \
|
151 |
+
--train_batch_size=$batch_size \
|
152 |
+
--save_every_n_epochs=$save_every_n_epochs \
|
153 |
+
--mixed_precision="fp16" \
|
154 |
+
--save_precision="fp16" \
|
155 |
+
--seed="1337" \
|
156 |
+
--cache_latents \
|
157 |
+
--prior_loss_weight=1 \
|
158 |
+
--max_token_length=225 \
|
159 |
+
--caption_extension=".txt" \
|
160 |
+
--save_model_as=$save_model_as \
|
161 |
+
--min_bucket_reso=$min_bucket_reso \
|
162 |
+
--max_bucket_reso=$max_bucket_reso \
|
163 |
+
--keep_tokens=$keep_tokens \
|
164 |
+
--xformers --shuffle_caption ${extArgs[@]}
|