在深度学习的模子磨练边界，有这么一款号称 “神器” 的器用 ——fluxgym，也等于各人口中的 “真金不怕火丹炉”。它的浅薄性几乎令东说念主慨叹！当下，除了 flux-dev 模子以外，它概况松懈独霸多种其他模子，而你只需粗拙蜕变一个树立文献内容，就能无缝切换磨练不同模子，是不是超方便？

fluxgym用于磨练具有低 VRAM （12GB/16GB/20GB） 赞助的 FLUX LoRA 的粗拙 Web UI，它具有 AI-Toolkit WebUI 的粗拙性和 Kohya Scripts 的活泼性。前端：是从 AI-Toolkit（https://x.com/multimodalart 创建的 Gradio UI）分叉而来的 WebUI)后端**：** 由 Kohya Scripts 提供赞助的磨练剧本它通过默许荫藏的 Advanced 选项卡赞助 100% 的 Kohya sd-scripts 功能。怎样装配？先容完丹炉，咱们来望望如何得到吧，本装配教程属于手把手教悔，因为收集问题无法下载模子？无谓着急，包教包会！1.部署神色（1）率先需要克隆 Fluxgym 和 kohya-ss/sd-scripts：git clone https://github.com/cocktailpeanut/fluxgymcd fluxgymgit clone -b sd3 https://github.com/kohya-ss/sd-scripts完成之后你的文献夹结构应该会如下所示：/fluxgym app.py requirements.txt sd-scripts/（2）面前从根文献夹（fluxgym文献中）激活一个 杜撰环境：fluxgym若是你使用的是 Windows：python -m venv envenv\Scripts\activate若是你使用的是 Linux：python -m venv envsource env/bin/activate固然也不错使用conda创建（前提条目是你还是装配了conda或mimiconda，这个教程网上好多)：conda create -n fluxgym python=3.10conda activate fluxgym底下这里输入“y"然后按Enter：（3）然后参预 sd-scripts文献夹，装配依赖项cd sd-scriptspip install -r requirements.txt时常情况下依赖默许会到官网进行下载，好多在外洋的下载速率会终点逐渐，这时需要咱们通过镜像加快下载：清华源：-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple使用如下：cd sd-scriptspip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple完成之后复返根（fluxgym）文献夹，装配诓骗步调依赖项：cd ..pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple装配依赖时若是出现下图的报错：那么不错更换 requirements.txt文献中 gradio_logsview@https://huggingface.co/spaces/cocktailpeanut/gradio_logsview/resolve/main/gradio_logsview-0.0.17-py3-none-any.whl的 huggingface.co为 hf-mirror.com如下图：然后从头本质依赖装配大叫即可。临了，装配 pytorch Nightly：pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu1212.启动神色回到根文献夹（ fluxgym/)，激活杜撰环境（venv或comda)后，然后脱手cd fluxgym #回到根文献夹python app.py #脱手神色然后走访出现的网址即可，若是有需求不错进行指定，比如我指定：0.0.0.0：8080cd fluxgymexport GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0export GRADIO_SERVER_PORT=8080python app.py若是出现访佛下图的模块缺失，通过 pip install进行装配就好：例：pip install voluptuous然后再次通过 python app.py大叫启动神色。当输出为下图中的内容时，恭喜你！脱手收效了！：此时只需在浏览器输入 127.0.0.1：8080即可走访UI界面，如下：3.下载模子丹炉装配完成后，差的就只好零件儿（模子）了，aG百家乐真人平台我提供了多种下载的方法，你不错凭证骨子情况聘请。开干！模子旅途说在前边，所有这个词的模子大小加起来节略在30GB傍边，若是你面前的内存不够存储，那咱们不错先修改模子的存储旅途到其它场所：翻开 app.py文献，找到下图的两部分代码并将其修改为思变动的旅途：你思修改的旅途/ ——models/ +——unet/ #unet文献夹中扬弃flux模子 | flux-dev.sft |——vae/ #vae文献夹中扬弃vae模子 | ae.sft +——clip/ #clip文献夹中有两个模子 clip_l.safetensors t5xxl_fp16.safetensors自动下载模子（1）若是你的建造还是概况走访如huggingface等异邦网址，那么启动UI界面后，不才图标出的场所填入访佛的内容（粗率填，方向是启动模子下载的代码）后，点击“Training”就会自动下载缺失的模子。（2）然后再点击下图按钮下载“Florence-2“模子，这是用来对磨练的图片进行自动打标的模子。有了这个模子后AG百家乐下载，只需轻轻一按，就能完毕反推领导词的成果。凯旋简化了模子磨练的步调！（2）确立环境变量下载(需要网速闲逸）若是不成走访外网，那咱们不错通过huggingface国内的镜像网站hf-mirror来下载。在启动神色大叫 app.py脱手前，输入底下大叫：export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com，然后再按照（1）的方法下载。若是出现下载出错而况报出底下诞妄：这是由于Hugging Face Hub 的 hf_transfer 模式在并行下载历程中出现了问题。不错尝试从头下载几次，若是王人不行还不错尝试通过禁用 HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER 来贬责这个问题：中断神色，在脱手名面前确立环境变量，然后从头启动：export HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=False若是王人无法贬责，那就手动下载吧手动下载（1）率先，在浏览器下下载以下模子：models/clip。一共有两个，辩别是clip_l和图xxl。clip_l:https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/clip_l.safetensors?download=truet5xxl:https://huggingface.co/comfyanonymous/flux_text_encoders/resolve/main/t5xxl_fp16.safetensors?download=true(2)其次，在文献夹下下载以下模子：models/vae。https://huggingface.co/cocktailpeanut/xulf-dev/resolve/main/ae.sft?download=true(3)临了，在文献夹下下载以下模子：models/unet。https://huggingface.co/cocktailpeanut/xulf-dev/resolve/main/flux1-dev.sft?download=true固然，手动下载模子也不错通过hf-mirror镜像网站。将上头网址中的 huggingface替换为 hf-mirror.co即可。临了的文献结构将如下所示：/models /clip clip_l.safetensors t5xxl_fp16.safetensors /unet flux1-dev.sft /vae ae.sft/sd-scripts/outputs/env #若是使用conda装配的杜撰环境，就莫得app.pyrequirements.txt...这篇教程有匡助到各人吗？宽待在批驳区通常商榷~

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