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Wan2.2Lora训练diffusionpipe
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LoRA训练镜像使用指南

1. 配置选择

根据训练需求选择合适的GPU配置:

  • 角色LoRA训练:RTX 4090(24GB显存)即可满足
  • 其他类型训练:建议使用更高配置

2. 启动环境

点击 Jupiter 按钮进入工作环境

3. 准备训练数据

将训练素材放入 dataset 文件夹:

  • 图片:直接放入即可
  • 视频:请确保视频为 16帧/秒 格式

4. 配置训练参数

进入 examples 文件夹,修改以下配置文件,完成后使用ctrl+s保存:

  • wan.toml
  • dataset.toml

💡 提示:具体修改内容请参考配套视频教程

5. 开始训练

在终端中依次执行以下命令:

cd diffusion-pipe
NCCL_P2P_DISABLE="1" NCCL_IB_DISABLE="1" deepspeed --num_gpus=1 train.py --deepspeed --config examples/wan_14b_min_vram.toml

训练即可开始运行 🚀


常见问题

  • 如遇到显存不足,请选择更高配置的GPU或者添加block_swap
  • 确保视频帧率设置正确,否则可能影响训练效果
  • 配置文件修改错误会导致训练失败,请仔细检查
镜像信息
@梦影Erislia
已使用0
运行时长
0 H
镜像大小
70GB
最后更新时间
2025-11-05
支持卡型
RTX40系48G RTX40系RTX50系
+3
框架版本
PyTorch-2.9
CUDA版本
12.8
应用
JupyterLab: 8888
版本
v1.0
2025-11-05
PyTorch:2.9 | CUDA:12.8 | 大小:70.00GB