Обучение Flux Dev LoRa: Пошаговое руководство по созданию модели искусственного интеллекта (RunPod Cloud GPU)

• Автор возвращается на YouTube и извиняется за задержку.  

• Представлен новый курс "Абсолютное руководство по цифровым моделям искусственного интеллекта".  

• Курс доступен в прямом эфире и предлагает путь от новичка до создания собственной модели.  

• Автор работал над программой Flux и обучал модель Lora.  

• Обучение проводилось локально на видеокарте с 24 ГБ видеопамяти.  

• В этом уроке рассматривается использование облачных графических процессоров для обучения.  

• Runpod позволяет арендовать графические процессоры на почасовой основе.  

• Автор рекомендует выбрать GPU и community cloud.  

• Важно выбрать видеокарту с достаточным объемом видеопамяти и оперативной памяти.  

• Автор рекомендует выбрать видеокарту A40 GP с 48 ГБ видеопамяти и 50 ГБ оперативной памяти.  

• Настройка параметров модуля включает увеличение дискового пространства и открытие порта comfy ui.  

• После настройки модуль готов к использованию.  

• В Jupyter Notebook используются файловый менеджер и терминал.  

• Установка comfy ui включает клонирование репозитория и создание виртуальной среды.  

• Установка требований к comfy ui и запуск веб-интерфейса.  

• Загрузка рабочего процесса comfy ui для подготовки данных.  

• Установка недостающих узлов с помощью менеджера comfy ui.  

• Перезагрузка comfy ui для корректной работы всех узлов.  

• Рабочий процесс включает загрузку изображений, их обработку и сохранение текстовых файлов.  

• Подготовка изображений для обучения Lora включает использование модели Алуры.  

• Создание папки для набора данных и загрузка изображений.  

• Подготовка упорядоченного набора данных для обучения Lora.  

• Уточнение описаний изображений с помощью блокнота plius plius.  

• Замена общих описаний на более конкретные функции модели искусственного интеллекта.  

• Выберите опцию "Заменить все" в Notepad++.  

• Настройте пользовательский текст для каждого типа изображения.  

• Сохраните изменения и закройте все документы.  

• Создайте новую папку в Jupyter для хранения изображений и текстовых файлов.  

• Проверьте соответствие изображений и описаний.  

• Остановите запуск Comfy UI.  

• Скопируйте команды настройки с GitHub.  

• Откройте новый терминал и выполните команды.  

• Создайте текстовый файл с ключом доступа к модели.  

• Дайте Лауре имя и настройте параметры обучения.  

• Укажите путь к папке с набором данных и количество шагов обучения.  

• Настройте сохранение версий Лауры и выборку результатов.  

• Активируйте виртуальную среду для AI Toolkit.  

• Запустите обучение с помощью команды python run.py config.yaml.  

• Следите за прогрессом и проверяйте папку "Выходные данные".  

• Загрузите файлы Лауры и протестируйте их в Comfy UI.  

• Используйте рабочий процесс Flux для генерации изображений.  

• Оцените результаты и улучшите их с помощью face enhancer.  

• Используйте базовый рабочий процесс для улучшения лица.  

• Начните с изображения, аналогичного вашей модели ИИ.  

• Контролируйте и корректируйте выражение лица.