SD-如何训练自己的Lora模型_sd训练自己的模型

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
.\venv\Scripts\activate
 
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 .\bitsandbytes_windows\*.dll .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\
cp .\bitsandbytes_windows\cextension.py .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\cextension.py
cp .\bitsandbytes_windows\main.py .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\cuda_setup\main.py
 
accelerate config

第二步

.\venv\Scripts\activate
 
python .\tools\cudann_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