TL;DR
- اگر تا به حال سعی کرده اید یک LoRA را از ابتدا روی یک پردازنده گرافیکی ابری آموزش دهید،.
- این تمرین را میدانید:.
- یک مخزن را شبیهسازی کنید،.
چه اتفاقی افتاد
اگر تا به حال سعی کرده اید یک LoRA را از ابتدا روی یک پردازنده گرافیکی ابری آموزش دهید،. این تمرین را میدانید:.
یک مخزن را شبیهسازی کنید،. با محیطهای پایتون مبارزه کنید،.
متوجه شوید که نسخه CUDA شما مطابقت ندارد،. یک ابزار دوم برای زیرنویس نصب کنید،.
یک ابزار سوم برای تست استنتاج،. و یک ساعت از زمان GPU را قبل از شروع یک مرحله تمرین بسوزانید.
آن را در هر معماری مدل جدید مانند SDXL،. FLUX،.
LTX،. Wan 2،.
3 ضرب کنید و مالیات راهاندازی به یک تخلیه جدی بهرهوری تبدیل میشود. نوتریوس عضو انجمن Runpod دقیقاً از این موضوع خسته شد.
نتیجه LoRA پایلوت است،. یک تصویر منبعباز Docker که کل چرخه عمر آموزش و آزمایش را در یک فضای کاری واحد.
و پایدار بسته بندی میکند. برچسبگذاری مجموعه داده،.
دانلود مدل،. آموزش،.
اعتبارسنجی استنتاج،. و هماهنگسازی خدمات همگی در زیر یک سقف زندگی میکنند و آماده هستند تا لحظهای که Pod شما.
بالا میچرخد. این است یک ایستگاه کاری یکپارچه که ابزارهایی را که اکثر سازندگان LoRA به آنها دست مییابند بستهبندی.
میکند و آنها را به هم متصل میکند تا فروشگاه مدل،. دایرکتوریهای داده و مسیرهای خروجی یکسانی را به اشتراک بگذارند.
در مرکز همه آن،. ControlPilot قرار دارد،.
داشبورد وب سفارشی که روی پورت 7878 اجرا میشود و بهعنوان کنترل ماموریت برای کل فضای کاری عمل. میکند.
از یک برگه مرورگر میتوانید خدمات را شروع و متوقف کنید،. مدلها را بکشید،.
مجموعههای داده را مدیریت کنید،. گزارشهای آموزشی را مرور کنید،.
اسناد را مشاهده کنید،. و دورسنجی زمان اجرا را نظارت کنید.
حتی یک کشوی چت جهانی با اجرای سریع و نمایش خروجی تعبیه شده است. برای کاربران CLI گرا،.
عملیات مشابه از طریق دستورات پوسته تمیز در دسترس هستند:. وضعیت خلبان،.
شروع خلبان،. توقف خلبان.
به پست بازرسی پایه SDXL نیاز دارید؟ مدلهای اجرا شده sdxl-base را میکشند و در پوشه مدل مشترک قرار میگیرد که همه ابزارهای موجود در.
ظرف قبلاً درباره آن میدانند. چرا مهم است اگر قبلاً LoRAs را آموزش داده اید،.
میدانید درد:. هر ابزاری دارای محیط مجازی خود،.
قرارداد دایرکتوری مدل خود،. فرمت پیکربندی خاص خود است.
شما یک ایست بازرسی را برای Kohya دانلود میکنید،. سپس متوجه میشوید که ComfyUI نمیتواند آن را ببیند.
شما یک دوره آموزشی راهاندازی میکنید،. پایانه خود را میبندید و جلسه خود را از دست میدهید (اگرچه این روش برای آموزش در ترمینال.
وب خوب نیست،. اما این واقعیت که تا زمانی که کار میکند به این معنی نیست که بسیاری از افراد اولین.
اجراهای خود را در اولین یادگیری از دست دادهاند به چیزی شبیه به این نیست.) LoRA پایلوت با. طراحی به این موضوع میپردازد.
همه چیز در فضای کاری / مینویسد. مدلها در همه ابزارها به اشتراک گذاشته میشوند.
هنگامیکه با دستور pull sdxl-base (یا از طریق وب UI) یک نقطه بازرسی میکشید،. فوراً در Kohya،.
ComfyUI و InvokeAI در دسترس است. تنظیمات Jupyter، برنامههای افزودنی VS Code، و پیکربندیهای سرویس، همگی بین راهاندازی مجدد باقی میمانند.
برای افرادی که به آموزش LoRA جدیدتر هستند، این پروژه شامل TrainPilot نیز میشود. گردش کار هدایتشده که به شما امکان میدهد یک مجموعه داده را انتخاب کنید،.
یک پیشتنظیم با کیفیت انتخاب کنید و یک پیکربندی آموزشی Kohya بدون ویرایش دستی فایلهای TOML ایجاد کنید. پایلوت برچسب گذاری و زیرنویس مجموعه داده را کنترل میکند.
هدف حذف مالیات راهاندازی است تا بتوانید روی آموزش واقعی تمرکز کنید. اجرای LoRA پایلوت در Runpod سریعترین راه برای شروع، قالب Runpod از پیش پیکربندی شده است.
آن را مستقر کنید،. پورتهای مورد نیاز خود را در معرض دید قرار دهید،.
و در عرض چند دقیقه تمام پشته را اجرا خواهید کرد. برای ذخیره سازی،.
notrius 20 تا 30 گیگابایت برای دیسک root/container و حداقل 100 گیگابایت برای حجم /workspace توصیه میکند. (اگر با چندین مدل پایه کار میکنید بیشتر است).
این الگو هم با حجم شبکه و هم با فضای ذخیرهسازی محلی کار میکند. پورتهای پیشفرض:.
ControlPilot (مدیریت خدمات):. 7878ComfyUI:.
5555Kohya SS:. 6666JupyterLab:.
8888code-server (VS Code):. 8443 پایلوت:.
3333Tevope44 پایلوت (اختیاری):. 9090Credentials برای Jupyter و کد-سرور در اولین راهاندازی تولید و در /workspace/config/secrets.
env ذخیره میشود. ساخته شده برای جامعه LoRA پایلوت دارای مجوز MIT، منبعباز، و بهطور فعال نگهداری میشود.
درخواستها و مسائل مربوط به ویژگیها از طریق GitHub رسیدگی میشود. این دقیقاً همان پروژهای است که جامعه Runpod را ارزشمند میکند:.
شخصی به یک مشکل جریان کار واقعی برخورد کرد،. یک راهحل کامل ساخت و آن را آشکارا به اشتراک گذاشت تا همه از آن سود ببرند.
چه در حال آموزش اولین شخصیت LoRA خود باشید و چه آزمایشهای موازی در بین خانوادههای مدل انجام. دهید،.
LoRA پایلوت فضای کاری را به شما ارائه میدهد که بهطور جادویی کاملاً خارج از جعبه کار میکند. همچنین نمونه خوبی از برنامه ارجاع ما در حال استفاده است.
اگر نیازی را که جامعه میبینید،. میتوانید الگوی خود را توسعه دهید و آن را به کار بگیرید و به ازای هر دلاری.
که کاربران برای الگو خرج میکنند،. یک کاهش از درآمد بهعنوان اعتبار با پتانسیل دریافت خواهید کرد.
درآمد نقدی نیز؛ شرایط و ضوابط ما را اینجا ببینید. در مورد الگو سوال دارید؟
با خیال راحت در Discord ما بپرسید که notrius یکی از یاران جامعه ما کجاست!
چرا مهم است
اهمیت این خبر در این است که روی استفاده واقعی از AI و تصمیمگیری سازمانی اثر میگذارد.
منبع
لینک منبع اصلی در کارت و صفحه مقاله نمایش داده میشود.