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通过网盘分享的文件：qinglong_trainer_21.zip
链接: https://pan.baidu.com/s/12JL1c-gwTR5zzqHAPNleRA?pwd=7860 提取码: 7860
搭建python环境
conda create -n qinglong python==3.10.14 -y
conda activate qinglong
cd qinglong_trainer_21
pip install -r sd-scripts/requirements.txt
pip install triton==3.1.0
注意包的版本，因为安装文件没有指定版本，所以 最好使用版本修正。
训练脚本
修改模型和数据路径
/home/syh/.conda/envs/qinglong/bin/python ./sd-scripts/flux_train_network.py \
accelerate launch --num_cpu_threads_per_process=2 ./sd-scripts/flux_train_network.py \
--pretrained_model_name_or_path="/work/stable-diffusion-webui-docker/data/models/unet/flux1-dev-fp8.safetensors" \
--ae="/work/stable-diffusion-webui-docker/data/models/vae/flux-ae.sft" \
--clip_l="/work/stable-diffusion-webui-docker/data/models/clip/clip_l.safetensors" \
--t5xxl="/work/stable-diffusion-webui-docker/data/models/clip/t5xxl_fp16.safetensors" \
--output_dir="./output" \
--logging_dir="./logs" \
--train_data_dir="./train/syh/train" \
--max_train_epochs=5 \
--learning_rate=1e-5 \
--output_name=flux-test-lora24G \
--save_every_n_epochs=
