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作者：yasden

LORA是什么模型？

stable diffusion的checkpoint大模型可以让AI画出人物图像，而LoRA类似微调模型，可以让AI跟着你想要的方向去画，例如让AI画得更像你自己。LoRA模型文件一般很小，从30MB到200MB都有，比起大模型动不动2GB的大小，小了近10倍。LoRA模型虽然占用硬盘空间小，但是训练LoRA模型，可以让你一往无前。让AI画你想要的东西。

训练一个lora模型要花多长时间？

以训练235张512X512分辨率的照片为例，3060-12GB显卡大概要1小时43分钟（见下图，得到的lora为70MB大小）。可以理解为，如果你训练120张照片需要花费不到1小时，如果你训练60张照片大约需要25分钟，得到的lora为70MB左右的大小。如果要训练140MB大小的lora，时间会翻倍。

训练235张512X512分辨率的照片，采用3060-12GB显卡大概要1小时43分钟，其中详细的训练参数是：train batch size选1， Epoch选1，learning rate选0.0001，LR warmup (% of steps) 学习率预热选10， Network Rank (Dimension) (网络小大)选64，num_repeats训练次数为100次（见下图）。

特别提示：下面是我花费一周时间的踩坑点，无论你是windows系统用户或者linux系统的用户都可能出现这些报错提示（务必看下面我在lora训练过程中踩的坑，给大家的排雷点一定要看，不然你的炼丹之路会充满荆棘）。

为了让AI不画千篇一律的网红脸，非常有必要根据需要训练自己的lora模型。

1、LoRA训练时，出现下面的报错大概率是因为你选择的checkpoint底模型不对造成的：

如果报错提醒你trian_network.py文件第990行的trainer.train(args)错误，第214行、第91行等错误。

下面的错误，也就是module.py第196行和第86行等的报错，也是模型选错造成的：

底模型是LoRA训练时采用的基础模型，建议采用runwayml/stable-diffusion-v1-5（这个模型去huggingface下载，名字是v1-5-pruned-emaolny.safetensors类似这样的名字）或者用sd_xl_base_1.0.safetensors等别人验证过的模型，或者用软件推荐的底模型。如果你网上随意下载一个checkpoint大模型就拿来做底模型大概率会报错（像上图一样报错）。

底模型可以采用软件推荐的模型，推荐的模型见下图（下图的这个软件是B站星空大佬的一键安装包，win系统的用户建议采用星空或者秋叶大佬的一键包，会让你省事不少）：

2、使用kohya_ss来进行lora训练的第2个容易报错的地方是环境配置问题造成的报错。

解决环境配置问题的主要方法有三种（a）严格按照软件作者的步骤来配置环境，（b）采用conda，venv，python -m venv venv，docker等手段来配置所需环境，（c）最简单的就是采用b站的秋叶大佬、星空大佬的kohya_ss一键安装包。以上三种方法，基本上都能解决环境配置问题。

3、使用kohya_ss来进行lora训练，难点就是各种报错，你只知道某个脚本的某条命令出错了，但是出错后怎么解决，这个只有高手或者软件的作者才懂。

背景知识：kohya_ss软件是某位日本的程序员写的lora炼丹软件，原本是纯脚本软件，没有ui的，后来改进变成有webui，后来功能是越来越多。b站的秋叶大佬、星空大佬的一键包都是基于kohya_ss原始脚本修改的（所以用lora炼丹程序的时候，都能看见日文字）。能改软件做一键安装包的都是高手，造福我们了

炼丹100%完成后是下面这个提示，见到这个提示，代表丹已经练好了：

一、kohya_ss软件安装步骤（linux系统为例）

第一步、下载kohya_ss软件

去kohya_ss官网（见下图），点击Code-Download ZIP按钮，下载kohya_ss-master.zip文件到电脑上。

第二步、解压缩kohya_ss-master.zip文件，cd到解压缩生成的kohya_ss-master文件夹下,安装kohya_ss软件

sudo chmod a+x ./setup.sh

然后运行：

./setup.sh

按照提示安装：

sudo apt update -y

sudo apt install -y python3-tk

然后继续：

./setup.sh

可是报错,提示要apt install -y python3.10-venv（见下图）：

于是按照提示：

sudo apt install -y python3.10-venv

./setup.sh

接着开始了正式的安装过程了（这个过程保证网络通畅）：

经过一段时间的安装，发现安装了不少东西：

当看见下面的“Setup finished!”信息，代表安装完成了：

第三步、用下面的命令打开kohya_ss软件：

./gui.sh --listen 127.0.0.1 --server_port 7860 --inbrowser --share

或者你可以直接用./gui.sh来打开软件。

注意，使用上面的命令必须将你的终端cd到有gui.sh文件的目录下，也就是cd到kohya_ss-master文件夹下。

之后会看见下图的界面：

将上图出现的那个http://127.0.0.1:7860拷贝到浏览器打开（注意：http://127.0.0.1:7860是指向你自己的电脑的地址，不是互联网上的网址。），这时候就可以打开kohya_ss软件了（见下图）：

第四步、查找官方教程的方法

在上面打开的软件主界面，点击最右侧的“About”按钮，然后往下拉，就可以看见“Tutorials”的官方教程了：

二、LoRA模型训练方法

第一步、处理原始图片

第二步、将原始图片用kohya_ss软件进行caption image处理

kohya_ss软件的主页点击第一行的Utilities按钮，然后点击第二行的Captioning按钮，最后点击第三行的BLIP Captioning按钮，这时候会出现下图的界面：

第三步、在Image folder to caption选择你存储训练图片的文件夹，然后在Prefix to add to BLIP caption那一栏可以填写你的图片的描述文字，最后点击Caption images按钮开始处理图片。

等一会，如果终端看见captioning done的文字，代表图片已经处理完成（见下图）：

第四步、手动修改caption文字

图片captioning处理完成后，会在每个图片的旁边出现一个txt文件，那个txt文件是描述每个图片的英文描述语句，可以手动修改每一个txt文件（如果你要求特别高可以手动修改），偷懒的话就无需手动修改。

第五步、训练LoRA

首先在Configuration file打开一个设置文件（设置文件可以网上下载，或者自己编写，或者你也可以不管这个Configuration file设置文件）

设置文件是类似下图这样的json文件（文件内容是一个花括号括起来的语句，可以自己写，或者网上下载一个json文件，或者更简单，不管它就好了）：

然后Image folder选择你captioning处理好的图片，Output folder选择你即将生成的LoRA的储存地方，在Model output name填写你的LoRA的名字，然后点击Start training 按钮开始训练LoRA。

注意：放图片的文件夹用100_abc这样的名字来命名，100代表训练100次，如果你要训练500次，就改成500_abc,那个500下划线后面的abc是你自己取的名字，你可以随便取，不一定要取abc的名字。为什么要这么取名字，因为这是kohya_ss软件作者定的规矩。

必须注意报错的问题。

报错信息经常五花八门，例如下图：

其中要我运行下面的命令来查看原因：

python -m bitsandbytes

运行完python -m bitsandbytes之后，会报如下的错误（提示maybe you do not have a linux system?）：

其中上图的报错信息里面，python使用的3.8这个程序，但是kohya_ss官网的安装使用说明提示：

kohya_ss需要安装python3.10（官方图片就不放了）。

解决方法需要conda create一个python3.10的环境。解决方案我就不介绍了，因为很长。

三、第二种安装kohya_ss的方法（linux系统下）：

git clone kohya_ss地址请自行查找

cd kohya_ss

chmod +x ./setup.sh

./setup.sh

cd到安装好的kohya_ss文件夹下，然后用下面的命令切换到venv这个环境下：

source ./venv/bin/activate

之后，

accelerate config

出现下图的界面，选择This machine：

再选择no distributed training:

do you want to run your training on CPU only选no

接下来，按照下面的方法输入no：

当问你what GPU should be used for training on this machine...?输入all

之后问你fp16还是bf16时，选择fp16：

之后，会出现下图的提示，说是加速的配置文件数据保存在default_config.yaml文件里了：

之后用下面的命令打开软件：

./gui.sh

这时候就可以看见软件的ui界面了，见下图：

选择训练的基础大模型文件，方法是：先点击第一行的LoRA按钮，然后点击第二行的Training按钮，第5行点击source model，再在下面的model quick pick选择custom，然后点击右边的蓝色按钮，选择safetensors大模型文件的所在目录，例如我选择的大模型文件是majicmixrealistic_v6.safetensors（注意，采用majicmixrealistic_v6该模型会报错），这个majicmixrealistic_v6.safetensors文件是网上下载的。建议选择软件推荐的大模型文件，减少报错风险。

然后，点击第5行的folder按钮，Image folder选择你刚刚处理好的图片的文件夹，Output folder选择你要保存的即将训练好的LoRA文件的文件夹。model output name是你训练好的LoRA文件的名字，自己起个名字即可。

之后，点击第5行parameters按钮，这个是参数设置按钮，网上有很多别人的设置方法，我设置的参数是下图这样的，其中LoRA type选standard（特别提醒：参数设置如果设错了，也会莫名奇妙报错，建议采用软件预设的参数）：

全部设置好之后，往下拉，点击Print training command按钮来查看打印出来的命令：

这时候终端可以看见那个打印出来的命令（见下图最下面的一句话accelerate launch --num_cpu....）：

回到ui界面，点击start training按钮就会开始训练模型了：

如果点击开始训练的按钮后，出现下面的报错信息：

报错提示找不到libcudart.so,和libcudart.so.11.0和libcudart.so.12.0等文件（报错解决方法请自行百度）。

四、windows安装kohya_ss软件的方法（最省事的方法）

最省事的方法是安装星空或者秋叶的一键安装包，这两位大佬的安装包会自动配置环境。只是星空或者秋叶的安装包只支持windows系统，linux系统还不支持。

windows安装kohya_ss的其他方法还可以直接到原作者的github网站去查找安装使用使用说明。

小知识：linux命令行前面的（base）和（venv）是什么？

（base）是conda的环境，可以用conda deactivate退出（base），或者用conda activate进入（base）。

（venv）来自virtualenv,是virtualenv环境，在（base）环境下进入(venv)环境的方法是用命令：

source ./venv/bin/activate

source这个linux命令的意思是在当前的bash环境下读取并执行./venv/bin/activate进而激活并进入venv环境。

全文完，谢谢观看。

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