关掉,重新执行,从1到4的代码都要再输入一遍 还是失败,报同样的错---cd kohya_ss bash ubuntu_setup.sh既不是Windows内部或外部命令也不是可运行的程序” 5、这里参考的是这位博主的:奉孝翼德:如何使用8G以下显卡训练Stable diffusion可用的Lora模型 输入以下代码 python -m venv venv 这时候没有报错 但到了这...
第一步、在硬盘中新建目录，然后在此目录的地址栏中输入C M D，然后输入以下命令：git clone https://github.com/bmaltais/kohya_ss 命令执行之后，kohya_ss文件包就会自动安装在我们的目录中。第二步，继续在刚才的C M D中输入以下命令：cd kohya_sssetup.bat 然后kohya_ss就会开始自动安装了。在安装过程...
六、然后cd kohya_ss 七、.\setup.bat 八、这里会出现新的界面,因为在github上作者更新了新的界面, 4.Kohya_ss GUI setup menu: 1. Install kohya_ss gui 2. Install cudann files 3. Manually configure accelerate 4. Start Kohya_ss GUI in browser 5. Quit 5.我们选择1 九、出现 Enter your ch...
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...
下面就是运行第5步的setup.bat 会出现 1. This machine AWS (Amazon SageMaker) 点击回车 2. No distributed training multi-CPU multi-GPU TPU 多张显卡就根据情况选择,没有就按下回车 3.Do you want to run your training on CPU only(你只使用GPU训练吗) (even if a GPU / Apple Silicon device is...
这些步骤可以启用更大的训练批次大小和更快的训练速度。 运行.\setup.bat,并选择 2.(可选)安装 cudnn 文件(如果您想使用最新支持的 cudnn 版本)。 炼丹炉启动 当看到链接,表示启动成功,Ctrl+左键或者复制打开链接, 可以开始你的炼丹之旅了,
安装Kohya_ss:进入Kohya_ss的代码库目录,运行安装脚本(如setup.bat)。安装过程中会自动下载所需的依赖文件和辅助环境。 启动图形化界面:安装完成后,运行gui.bat文件,启动Kohya_ss的图形化训练界面。用户可以在界面中设置训练参数,选择模型,并开始训练过程。 五、注意事项与优化建议 显存管理:在进行AI绘画训练时,...
(run_accelerate=False) if __name__ == '__main__': setup_common.ensure_base_requirements() setup_common.setup_logging() if not setup_common.check_python_version(): exit(1) setup_common.update_submodule() # setup_common.clone_or_checkout( # "https://github.com/kohya-ss/sd-scripts....
if not setup_common.check_python_version(): exit(1) if args.requirements: setup_common.install_requirements(args.requirements, check_no_verify_flag=True) else: setup_common.install_requirements('requirements_pytorch_windows.txt', check_no_verify_flag=True) setup_common.install_requi...
.\setup.bat 启动GUI gui.bat 允许远程访问 gui.bat --listen 0.0.0.0 --server_port 7860 —headless 配置路径 需要配置以下三个目录: image folder:存放训练集 logging folder:存放日志文件 output folder:存放训练过的模型 首先在image文件夹中新建一个名为100_xxxx的文件夹,100用来表示单张图片训练100次。然...