lora模块怎么连接云服务器

LoRA训练

LoRA训练本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。训练前需要修改数据集路径、模型路径。脚本里写到datasets路径即可。 run_lora_sdxl中的vae路径要准确写到sdxl_vae

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LoRA训练

LoRA训练本章节介绍SDXL&SD 1.5模型的LoRA训练过程。LoRA训练是指在已经训练好的模型基础上，使用新的数据集进行LoRA微调以优化模型性能的过程。启动SD1.5 LoRA训练服务使用ma-user用户执行如下命令运行训练脚本。 sh diffusers_lora_train

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multi-lora

--max-lora-rank表示挂载lora的最大rank数量，支持8、16、32、64，选择lora1与lora2中rank数量的较大值，比如lora1对应16rank，lora2对应32rank，挂载lora的最大rank数量为32。 --max-loras表示支持的最大lora个数，最大32。

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multi-lora

--max-lora-rank表示挂载lora的最大rank数量，支持8、16、32、64，选择lora1与lora2中rank数量的较大值，比如lora1对应16rank，lora2对应32rank，挂载lora的最大rank数量为32。 --max-loras表示支持的最大lora个数，最大32。

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注册LoRa网关

loraServer网关上线后，注册LoRa网关。应用已鉴权，在header中携带参数app_key和Authorization: Bearer {accessToken}Status Code: 201 Created

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删除LoRa网关

删除LoRa网关。应用已鉴权，在header中携带参数app_key和Authorization: Bearer {accessToken}Status Code: 204 No Content

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常见问题

方式下，暂时只能把lora合并到unet主模型内，在每次加载模型前lora特性就被固定了（无法做到PyTorch每次推理都可以动态配置的能力）。目前临时的静态方案可参考sd-scripts，使用其中的“networks/merge_lora.py”把lora模型合入unet和text-encoder模型。

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WinSCP无法连接到Linux云服务器怎么办？

WinSCP无法连接到Linux 云服务器怎么办？问题现象 Winscp无法连接到服务器。SSH连接工具例如Xshell可以正常连接云服务器。图1 Winscp连接失败根因分析其他SSH工具连接云服务器正常，但是Winscp无法连接到服务器。说明SSH服务是没有问题的，Winscp连接基于的是SFTP协议。

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WinSCP无法连接到Linux云服务器怎么办？

WinSCP无法连接到Linux云服务器怎么办？问题现象 Winscp无法连接到服务器。SSH连接工具例如Xshell可以正常连接云服务器。图1 Winscp连接失败根因分析其他SSH工具连接云服务器正常，但是Winscp无法连接到服务器。说明SSH服务是没有问题的，Winscp连接基于的是SFTP协议。

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集群无法连接怎么处理？

集群无法连接怎么处理？表1 无法连接问题总结问题现象检查原因处理方法集群无法连接集群状态为创建失败、亚健康、冻结。创建失败：删除创建失败的集群，重新创建新集群，创建成功后连接。亚健康：联系技术工程师处理。冻结：给账户充值确保账户余额不为0才能解冻。说明：违规

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LoRA微调训练

LoRA微调训练前提条件已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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LoRA微调训练

默认必须填写。表示代码根据OBS存储方式运行。 MODEL_NAME llama2-13b 输入选择训练的模型名称。 RUN_TYPE lora 表示训练类型。可选择值：[pretrain, sft, lora]。 DATA_TYPE GeneralInstructionHandler 示例值需要根据数据集的不同，选择其一。

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LoRA微调训练

LoRA微调训练前提条件已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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LoRA微调训练

和训练的数据集预处理说明。步骤二修改训练超参配置以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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LoRA微调训练

LoRA微调训练前提条件已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b

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LoRA微调训练

LoRA微调训练前提条件已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中，具体参考代码上传至OBS和使用Notebook将OBS数据导入SFS Turbo。 Step1 在Notebook中修改训练超参配置以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b

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LoRA微调训练

和训练的数据集预处理说明。步骤2 修改训练超参配置以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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LoRA微调训练

LoRA微调训练前提条件已上传训练代码、训练权重文件和数据集到OBS中，具体参考代码上传至OBS。 Step1 创建训练任务创建训练作业，并自定义名称、描述等信息。选择自定义算法，启动方式自定义，以及选择上传的镜像。图1 创建训练作业训练作业启动命令中输入： cd /h

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删除LoRa节点

删除LoRa节点。应用已鉴权，在header中携带参数app_key和Authorization: Bearer {accessToken}Status Code: 204 No Content

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LoRA微调训练

和训练的数据集预处理说明。步骤二修改训练超参配置以Llama2-70b和Llama2-13b的LoRA微调为例，执行脚本为0_pl_lora_70b.sh和0_pl_lora_13b.sh 。修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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LoRA微调训练

LoRA微调训练前提条件已上传训练代码、训练权重文件和数据集到SFS Turbo中。 Step1 修改训练超参配置以llama2-13b LORA微调为例，执行脚本0_pl_lora_13b.sh 。修改模型训练脚本中的超参配置，必须修改的参数如表1所示。其他超参均有默认值，可以参考表1按照实际需求修改。

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