Edit model card
YAML Metadata Warning: empty or missing yaml metadata in repo card (https://huggingface.co/docs/hub/model-cards#model-card-metadata)

frog train benchmark

ハローカエル(スペルミスに気を付けよう)

概要

実行

  • Windows
    • バッチをダウンロードして任意のディレクトリ(日本語やスペースが無いと良い)に置いて実行します
    • https://huggingface.co/aka7774/frog_bench/resolve/main/frog_bench.bat
    • sd-scriptsやvenvのインストールが行われます
    • SDv1.5モデルのダウンロードが行われます
    • 学習が行われます
    • 推論が行われます sd-scripts/txt2img/ に画像を保存します
    • 学習(accelerateコマンド)の所要時間が表示されます
      • sd-scripts/result.txt にも保存されます
  • Windows以外もしくは環境構築済みの場合
    • サンプル通りに学習を実行してaccelerateコマンドにかかったtimeを計測してください
  • bitsandbytesでエラーが出る場合
    • --use-8bit-adamを外すといいかも
  • VRAMの使用量がギリギリの場合
    • batch_sizeを下げたほうが速く終わることもあるかも

設定

バッチファイルを編集することでいくつかの設定が出来ます。

  • bypass Install CUDA Toolkit
    • pytorchのlibにPATHを通すことでCUDA Toolkitのインストールを省略する
  • Path to
    • PythonとgitにPATHが通っていない時にフルパスで指定する
    • Pythonとgit自体のインストールは別途必要
  • VERS
    • 1はkohya推奨バージョン(古い)
    • 2は1111推奨バージョン(新しい) xformersが動かない可能性がある
  • MODE
    • 複数回実行したい時にインストールや学習を飛ばす
  • BATCH_SIZE
    • VRAMが10GB未満の時に減らす

変更点

  • num_cpu_threads_per_process(未変更)
    • 1のほうがいいらしいけどサンプルが4なのでそのまま
  • learning_rate(未変更)
    • 途中で仕様変更があったので1桁減らしたほうがいいらしいけどそのまま
  • inference(gen_img_diffusers.py)
    • 公式のオプションがbf16だったけどA100でしか動かないというエラーが出るのでfp16に変えてあります
    • interactiveしなくて済むようにした
  • accelerate config
    • accelerate launchに引数を追加することで割愛しています
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