1. Fork 本仓库
2. 点击丹炉启动！
3. 构建完成后会自动打开 vscode 界面自动运行 ai-toolkit 启动脚本（如未自动运行，可手动执行 ./start.sh 启动）
4. ai-toolkit 启动完成后，默认会进行端口转发，点击终端 TERMINAL 右边的 PORT，可以看到 8675 端口的转发，点击 Forwarded Address 列的第二个图标（圆形网络图标）即可打开训练器页面。

在 ai-toolkit 界面中点击 New Job，在 Model Architecture 中选择 FLUX.2-klein-base-4B，在下方弹出的两个选项中输入以下路径：

• Name or Path：/workspace/FLUX.2-klein-base-4B

/workspace/ai-toolkit/datasets

每个训练集一个子目录，例如训练 lora1，则创建 /workspace/ai-toolkit/datasets/lora1 文件夹后自行将图片和标签 txt 文件拖拽上传。

自行探索

参数设置完成后，点击右上角 Create Job 即可创建训练任务，在训练任务详情页点击右上角 ▶️ 图标启动训练任务！