📝 主旨内容

系统环境

• 系统镜像：modelscope:tf1.15torch1.11-gpu-py37-cu113-ubuntu20.04

• 系统版本：ubuntu20.04

• 系统环境：py 3.7/cu113

GitHub - Akegarasu/lora-scripts: LoRA training scripts use kohya-ss's trainer, for diffusion model.

LoRA training scripts use kohya-ss's trainer, for diffusion model. - GitHub - Akegarasu/lora-scripts: LoRA training scripts use kohya-ss's trainer, for diffusion model.

https://github.com/Akegarasu/lora-scripts

准备

• 阿里云账号，并开通了机器学习api的工作台。

• 一台电脑

• 手

• 会复制粘贴

开始实操

系统环境的基本创建。

• 等待系统环境的创建~~~~~出现了打开就可以进入系统环境了。

• 进入界面后点击上面的加号，在选择控制终端。

1. 安装Anaconda3

• 出现这个输入yes即可，然后就回车确认即可

• 这有重复出现的输入no即可退出

1. 创建虚拟环境

1. 不建议一起扔进去有可能会报错。

• 拉去项目文件

• 安装vem环境安装pip

• 更新pip版本

• 下载依赖文件

• 安装xformers：

• 安装Triton：

• 安装lion：

• 安装accelerate模块

• 退出vem环境

📎 参考文章

• 参考网页

在Linux云服务器上部署stable diffusion的lora训练的另一种方法_回天一梦的博客-CSDN博客

在云服务器上部署stable diffusion的lora训练的另一种方法更加简单，便捷。

https://blog.csdn.net/OriginSXC/article/details/129458346