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ai-toolkit中文训练器

ai-toolkit 1.3.0 中文训练器,支持 Qwen-Image 2.1、H3 有声视频训练,保留 Qwen3-Omni 并提供 Qwen2.5-Omni 打标备选。

镜像大小
68 GB
当前版本
v1.0
累计部署
0 次
累计运行
0 h
最近更新
2026-09-28

运行环境

框架版本
PyTorch-2.13.0
CUDA版本
13.0
应用
JupyterLab: 8888
自定义开放端口
6006
支持卡型
RTX50系

基于已发布的 ai-toolkit 中文分发版 1.3.0,为优云智算适配启动、公共模型和独立更新通道。

开始使用

  1. 部署实例并等待启动完成,点击“应用端口:6006”。 image.png image.png
  2. 上传训练素材,在数据集页面整理图片和标注。
  3. 新建训练任务,选择模型并设置数据集路径;确认参数后开始训练。
  4. 普通图片、参考图编辑和透明 PNG 三份示例位于应用的 config/examples 目录;下载配置后可通过任务页面的导入入口载入,再修改数据集路径和采样内容。
  5. 在任务页面查看进度和采样结果,训练结果保存到应用 output 目录。

主要功能

  • Qwen-Image 2.1 普通图片、参考图编辑、透明 RGBA 训练,支持 LoRA / LoKR。
  • H3 有声视频训练,以及训练任务、采样结果、生成页面和任务备注管理。
  • 保留 Qwen3-Omni 打标入口,提供 Qwen2.5-Omni 7B 备选与示例。
  • 有声视频可分离识别画面和音轨,再合并标注;较小模型的对白与细节需人工核对。
  • 中文界面、权重状态提示、UCloud 专属应用更新与服务重启。

模型与文件

正式模型共15项:14项连接平台公共模型库,原Qwen3-Omni完整权重随镜像保存;对应配置与分词器缓存保留。应用目录为 /root/ai-toolkit,数据集和训练输出位于其 datasets、output 子目录。不要删除模型软链接指向的公共文件。

本次原厂验收配置为上海二A RTX 5090 32GB、64GB内存、100GB系统盘。训练参数、分辨率、帧数和模型不同,资源需求也不同;功能烟测不代表最低硬件或训练质量认证。

更新

应用更新使用独立 UCloud 通道。更新前保存任务配置和重要数据;在更新页查看完整进度及自检结果。

费用

镜像单价:0.1元/小时。算力、磁盘等平台资源费用另计,以部署页明细为准。

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版本日志
v1.0最新
2026-09-27
ai-toolkit 1.3.0 中文训练器,支持 Qwen-Image 2.1、H3 有声视频训练,保留 Qwen3-Omni 并提供 Qwen2.5-Omni 打标备选。
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