SDXL基于Standard适配PyTorch NPU的LoRA训练指导（6.3.907）

获取软件和镜像

约束限制

• 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.907版本，请参考获取软件和镜像获取配套版本的软件包和镜像，请严格遵照版本配套关系使用本文档。
• 训练作业使用单机单卡资源。
• 确保容器可以访问公网。
• 本案例仅支持在专属资源池上运行。

Step1 创建专属资源池

本文档中的模型运行环境是ModelArts Standard，用户需要购买专属资源池，具体步骤请参考创建资源池。

Step2 创建OBS桶

ModelArts使用对象存储服务（Object Storage Service，简称OBS）进行数据存储以及模型的备份和快照，实现安全、高可靠和低成本的存储需求。因此，在使用ModelArts之前通常先创建一个OBS桶，然后在OBS桶中创建文件夹用于存放数据。

本文档需要将运行代码以及输入输出数据存放OBS，请提前创建OBS（参考创建OBS桶），例如桶名：sdxl-train。并在该桶下创建文件夹目录用于后续存储代码使用，例如：code。

Step3 准备代码

在获取软件和镜像中，下载并解压代码包。本文档主要使用aigc_train->torch_npu->diffusers下的部分文件，请利用OBS Browser+工具将文件夹中内容上传至OBS的代码文件夹code中。

obs://<bucket_name>/code
├── diffusers-train.patch
├── prepare.sh
├── diffusers_sdxl_lora_train.sh

Step4 下载模型依赖包

请在如下链接中下载好模型依赖包。

• 下载stable-diffusion-xl-base-1.0，官网下载地址：https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/tree/main
• 下载vae-fp16-fix，官网下载地址：https://huggingface.co/madebyollin/sdxl-vae-fp16-fix/tree/main

Step5 下载数据集

本案例使用Huggingface提供的naruto-blip-captions数据集，官网下载地址：https://huggingface.co/datasets/lambdalabs/naruto-blip-captions/tree/main

Step6 准备镜像

1. 创建ECS。

   参考ECS文档购买弹性云服务器。网络配置、高级配置等后续步骤，可根据默认选择，或进行自定义。创建完成后，单击“远程登录”，并在控制台发送后续步骤中的远程命令。

   注意：创建的ECS虚拟机使用ARM镜像创建。

   图1 购买ECS
   

2. 安装Docker。
   1. 检查docker是否安装。

      docker -v   #检查docker是否安装

      如尚未安装，运行以下命令安装docker。

      yum install -y docker

   2. 配置IP转发，用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值，如果为1，可跳过此步骤。

      sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward

      如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1，执行以下命令配置IP转发。

      sed -i 's/net\.ipv4\.ip_forward=0/net\.ipv4\.ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf 
      sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward

3. 构建自定义镜像。

   基于官方提供的基础镜像构建自定义镜像sdxl-train:0.0.1。参考如下命令编写Dockerfile文件。镜像地址{image_url}请参见获取软件和镜像。

   FROM {image_url}
   
   RUN mkdir /home/ma-user/sdxl-train && mkdir /home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir && mkdir /home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/code
   COPY --chown=ma-user:ma-group diffusers_sdxl_lora_train.sh /home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/code/diffusers_sdxl_lora_train.sh
   
   COPY --chown=ma-user:ma-group diffusers-train.patch /home/ma-user/sdxl-train/diffusers-train.patch
   COPY --chown=ma-user:ma-group prepare.sh /home/ma-user/sdxl-train/prepare.sh
   RUN cd /home/ma-user/sdxl-train && sh prepare.sh
   COPY --chown=ma-user:ma-group stable-diffusion-xl-base-1.0 /home/ma-user/stable-diffusion-xl-base-1.0
   COPY --chown=ma-user:ma-group vae-fp16-fix /home/ma-user/vae-fp16-fix
   COPY --chown=ma-user:ma-group datasets /home/ma-user/datasets

   把上述代码文件、模型依赖包、数据集、Dockerfile文件都上传至ECS，上传步骤可参考本地Windows主机使用WinSCP上传文件到Linux云服务器。

   文件上传后目录如下：

   <ECS_folder>
   ├── diffusers_sdxl_lora_train.sh          #  华为侧提供的代码文件
   ├── diffusers-train.patch     #  华为侧提供的代码文件
   ├── prepare.sh                          #  华为侧提供的代码文件
   ├── Dockerfile                           #  Dockerfile文件
   ├── vae-fp16-fix                         #  模型依赖包vae-fp16-fix
   ├── stable-diffusion-xl-base-1.0        #  模型依赖包stable-diffusion-xl-base-1.0
   ├── datasets                             #  新建datasets文件夹，naruto-blip-captions数据集放在该目录下
         ├── naruto-blip-captions

   在该目录下执行命令构建自定义镜像：

   docker build -t sdxl-train:0.0.1 .

4. 在SWR服务页面创建镜像组织。
   图2 创建镜像组织
   

5. 在SWR中单击右上角的“登录指令”，然后在跳出的登录指定窗口，单击复制临时登录指令。在创建的ECS中复制临时登录指令，即可完成登录。
   图3 复制登录指令
   

6. 修改并上传镜像。

   在ECS中输入上一步的登录指令后，使用下列示例命令：

   docker tag {image_url} swr.myhuaweicloud.com/<组织名称>/<镜像名称>:<tag>
   docker push swr.myhuaweicloud.com/<组织名称>/<镜像名称>:<tag>

   参数说明：

   <组织名称>：步骤4中创建的组织名称。

   <镜像名称>:<tag>：定义镜像名称。示例：sdxl-train:0.0.1。

Step7 创建训练作业

创建训练作业，填下如下参数。

• 创建方式：选择自定义算法，启动方式选择自定义，然后选择上传到SWR的自定义镜像。
• 代码目录：选择上传到OBS的代码文件夹，例如/sdxl-train/code。如果用户需要修改代码文件，可修改OBS桶中代码文件，创建训练作业时，会将OBS的code目录复制到训练容器的/home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/目录下，覆盖容器中原有的code目录。
• 启动命令：将华为侧优化后代码文件复制到工作目录后，运行启动脚本文件diffusers_sdxl_lora_train.sh。

  cd /home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/code && cp /home/ma-user/sdxl-train/train_text_to_image_lora_sdxl.py ./ && sh diffusers_sdxl_lora_train.sh

• 本地代码目录：保持默认即可。
• 工作目录：选择代码文件目录，例如/home/ma-user/sdxl-train/user-job-dir/code/。
• 输出：单击“增加训练输出”，将模型保存到OBS中。参数名称为output，数据存储位置选择OBS桶中制定文件夹，例如sdxl-train/checkpoint，获取方式选择环境变量，/home/ma-user/modelarts/outputs/output_0下的模型文件会保存到OBS中。
  图4 选择镜像
  

• 资源池：选择专属资源池，规格选择Ascend: 1*ascend-snt9b。
  图5 选择资源池规格
  

• 作业日志路径：选择输出日志到OBS的指定目录。
  图6 选择作业日志路径
  

填写参数完成后，提交创建训练任务，训练完成后，作业状态会显示为已完成。

图7 训练启动成功

Step8 断点续训

查看训练日志，在训练任务启动后，当训练超过500步后开始保存checkpoint文件，保存成功后，手动终止训练任务。

图8 保存checkpoint文件

然后单击重建后提交。

图9 重建训练作业

提交新的任务时，注意将预下载到本地目录勾上。

图10 勾选预下载到本地目录

观察启动日志，启动会读取最新的checkpoint模型文件，接着上次保存的step位置开始训练。

图11 读取最新的checkpoint模型文件