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Qwen 2512的Lora训练,内置模型,一键训练AI-Toolkit
Qwen 2512的Lora训练,内置模型,一键训练AI-Toolkit
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AI-Toolkit 使用指南

系统要求

最低配置

  • GPU: NVIDIA RTX 4090(3090未测试,但占用为18g所以理论上可以用)
  • 注意: 该模型对显存需求极高,建议使用更高配置的GPU以获得更好的训练体验

快速开始

1. 启动 JupyterLab

首先,点击 JupyterLab 进入工作环境。 ScreenShot Tool -20251205230414.png

2. 运行启动指令

在终端中依次执行以下命令:

cd /workspace/ai-toolkit/ui
npm run build_and_start

ScreenShot Tool -20251205230438.png 按下回车键启动服务。

3. 打开 AI-Toolkit 界面

启动完成后:

  1. 返回主界面
  2. 点击 Jupiter 旁边的 ai-toolkit 按钮打开界面

数据准备

上传训练图像

  1. 在界面中点击 Datasets
  2. 上传您的训练图像,包括:
    • Image(s): 训练底图

训练配置

使用预设参数

  1. 进入 Training 页面
  2. 找到我预设的训练配置
  3. 点击最右边的 齿轮图标
  4. 选择 Clone Job 克隆任务
  5. 这样您就可以直接使用之前经过验证的训练参数 12月5日 - frame at 2m7s (1).jpg

显存优化

根据您的GPU配置调整精度设置:

  • 4090 或标准配置: 使用默认精度设置(3BitARA or 4 ARA)

常见问题

  • 如果遇到显存不足的问题,请尝试:
    • 使用更高配置的GPU
@梦影Erislia
镜像信息
已使用5
运行时长
16 H
镜像大小
170GB
最后更新时间
2026-01-04
支持卡型
RTX40系
+1
框架版本
PyTorch-2.9
CUDA版本
12.8
应用
JupyterLab: 8888
版本
v1.0
2026-01-04
PyTorch:2.9 | CUDA:12.8 | 大小:170.00GB