一、介紹

LoRA-scripts（又名 SD-Trainer），是一個專為訓練低秩自適應（LoRA）模型設計的開源工具集主要應用于Stable Diffusion等AI繪圖模型的微調，幫助用戶高效創建定制化風格、角色或概念的輕量級模型。目前已經包含FLUX模型的lora訓練。

二、部署流程

python:3.10（建議使用conda創建虛擬環境）
Git

1.創建虛擬環境

1.1 安裝?Miniconda

步驟 1：更新系統
首先，更新您的系統軟件包：

sudo apt update
sudo apt upgrade -y

步驟 2：下載 Miniconda 安裝腳本
訪問 Miniconda 的官方網站或使用以下命令直接下載最新版本的安裝腳本（以 Python 3 為例）：

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

步驟 3：驗證安裝腳本的完整性（可選）
下載 SHA256 校驗和文件并驗證安裝包的完整性：

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh.sha256
sha256sum Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

比較輸出的校驗和與.sha256 文件中的值是否一致，確保文件未被篡改。

步驟 4：運行安裝腳本
為安裝腳本添加執行權限：

chmod +x Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

運行安裝腳本：

./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

步驟 5：按照提示完成安裝
安裝過程中，您需要：

閱讀許可協議?：按 Enter 鍵逐頁閱讀，或者按 Q 退出閱讀。
接受許可協議?：輸入 yes 并按 Enter。
選擇安裝路徑?：默認路徑為/home/您的用戶名/miniconda3，直接按 Enter 即可，或輸入自定義路徑。
是否初始化 Miniconda?：輸入 yes 將 Miniconda 添加到您的 PATH 環境變量中。
步驟 6：激活 Miniconda 環境
安裝完成后，使環境變量生效：

source ~/.bashrc

步驟 7：驗證安裝是否成功
檢查 conda 版本：

conda --version

步驟 8：更新 conda（推薦）
為了獲得最新功能和修復，更新 conda：

conda update conda

1.2.創建虛擬環境

conda create -n lora python=3.10

2.下載 PyTorch

#進入虛擬環境
conda activate lora
#下載pytorch,根據自己的cuda選擇對應的torch版本，我這里是cuda-12.4
pip install torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

3.使用子模塊克隆倉庫

git clone --recurse-submodules https://github.com/Akegarasu/lora-scripts
cd lora-scripts

2.安裝項目所需依賴
運行install.bash將創建一個 venv 并安裝必要的依賴。

bash install.bash

三、啟動

當全部依賴安裝好后，進入/lora-scripts路徑，還需要手動進入venv環境：

source venv/bin/activate

然后，啟動命令為：

bash run_gui_cn.sh

然后項目就正常啟動了，訪問暴露的端口即可看到訓練界面: