使用cnb平台一键启动训练

1. input/sd-models
   • 放入你想要训练的底模。在启动时，会自带一个noobvpred1的底模，我自己也上传了一个wai vpred2，noob的文件名如/input/mylora.toml内所示
2. input/config
   • mylora.toml：修改你的训练配置，wandbtoken会在后续一键启动时要求输入，不过这个好像不稳定，在你fork后可以自己写入也行。
   • sample_prompts：修改你的预览图提示词
3. input/train
   • 上传你的训练集（zip）。目录格式应该是/name/n_name/*.jpg
   • 你熟悉的话怎么样都行
   • 按钮写入了一个传入zip密码的逻辑，若你的zip有密码，就填写，没有，就不填。
   • 如果你有多个压缩包，你需要保持它们的密码都相同
4. input/output
   • 平台会在大约1.5h掐断训练，届时训练脚本对应的output下内容会自动备份至此。
   • 启用save_state参数，可以利用这个在你的下次训练进行续练
   • 该目录下所有文件在启动时会传入训练脚本下的/state文件夹，对于调用，应基于此文件夹。

1. 使用

git add .
git commit -m "<你想要标识的上传内容>"
git push

把你的训练内容推送到仓库.如果你待上传的文件大于50mb，在add之前加上git lfs track /path/to/yourfiles

2. 然后回到仓库页面，点击最上方的“构建”按钮，下拉后的按钮，输入内容后就可以启动了

• 你可以使用右上角头像-我的云原生开发-第一个“运行中”里面的webide按钮来进入跟上述同样的工作区。在这里，你可以：
  • 打开job_run.log来监控你当前的部署/训练输出
  • 同样可以进行数据集的传入和推送操作，虽然我建议你在训练停止后再操作。
  • 在训练停止/被掐之后，这个工作区若无任何操作，在10分钟后才会关闭，如果你一直在此页面，就不会关闭，届时你可以：
    • 重新启动训练（这样没有备份，而且因为缓存没清，导致速度很慢，不建议）
    • 传入你下一次的训练内容到input并推送
    • 下载/备份你的输出模型到本地