网站超大文件上传,什么直播可以做游戏视频网站,wordpress+做仿站,广州一点网络科技有限公司以AutoDL为例 以下代码源自#xff1a;赛博华佗——秋叶#xff1a; Akegarasu 环境选择 Miniconda: Miniconda是一个轻量级的Conda环境管理系统。它包含了conda、Python和一些常用的包#xff0c;以及能够管理安装其他包的能力。Miniconda是Anaconda的一个简化版#xff0…以AutoDL为例 以下代码源自赛博华佗——秋叶 Akegarasu 环境选择 Miniconda: Miniconda是一个轻量级的Conda环境管理系统。它包含了conda、Python和一些常用的包以及能够管理安装其他包的能力。Miniconda是Anaconda的一个简化版Anaconda是一个流行的Python科学计算发行版。 conda3: 这指的是使用Conda环境管理系统并且特指Python 3的版本。Conda是一个开源的包管理和环境管理系统常用于科学计算领域可以用来安装、运行和升级复杂的科学计算环境。 3.8(ubuntu20.04): 这里指的是使用Python 3.8版本在Ubuntu 20.04操作系统上。Ubuntu 20.04是一个流行的Linux发行版Python 3.8是这个版本的Python的一个较新的稳定版本。 11.3: 这个数字指的是NVIDIA CUDA的版本号CUDA是NVIDIA开发的用于通用并行计算的编程架构广泛用于深度学习和高性能计算任务。11.3是CUDA的一个具体版本号。 初始化脚本环境 clone其项目后首先利用 conda 创建 python 运行环境后再运行 install.sh git clone https://github.com/Akegarasu/dreambooth-autodl.git
cd dreambooth-audodl
conda create -n diffusers python3.10
conda init bash source /root/.bashrc
conda activate diffusers
conda install ipykernel
ipython kernel install --user --namediffusers
bash install.sh 将项目文件夹移动到 /autodl-tmp 后打开 dreambooth-aki.ipynb 运行训练 import sys
import os# 本镜像专属
os.environ[PATH] f/root/miniconda3/envs/diffusers/bin:{os.environ[PATH]}
os.environ[HF_HOME] .cache
DB_SCRIPT_WORK_PATH os.getcwd() # /root/autodl-tmp/dreambooth-aki!python --version
%cd $DB_SCRIPT_WORK_PATHTRAINER train_dreambooth.py
CONVERTER convert_v3.py
BACK_CONVERTER back_convert.pySRC_PATH ./model-sd
MODEL_NAME ./model-hf# 模型保存路径
OUTPUT_DIR ./output
!mkdir -p $OUTPUT_DIR 这段代码是设置一个Jupyter笔记本的全局变量主要用于准备环境以便于训练Stable Diffusion模型。代码执行的主要功能如下 导入所需的Python库sys和os。 设置环境变量 PATH添加一个特定的路径到系统的PATH环境变量中这个路径是针对一个特定的Python环境设置的以确保可以访问所需的执行文件。HF_HOME设置Hugging Face库的缓存目录。 获取当前工作目录的路径并将其存储在变量DB_SCRIPT_WORK_PATH中。 执行系统命令来获取Python的版本信息并切换到工作目录。 定义一些脚本和模型相关的变量 TRAINER用于训练模型的Python脚本文件名。CONVERTER用于转换模型格式的Python脚本文件名。BACK_CONVERTER用于将训练好的模型转换回原始格式的Python脚本文件名。SRC_PATH原始模型文件的路径。MODEL_NAME转换后的模型文件的保存路径。 定义模型输出目录OUTPUT_DIR并创建该目录如果它不存在的话。 这些步骤为接下来的模型训练和转换工作提供了必要的准备。它设置了环境变量、定义了关键文件路径和脚本名称并确保了输出目录的存在。 环境变量PATH 环境变量PATH是操作系统用来查找可执行文件的目录列表。当你运行一个命令时系统会在PATH中列出的目录里搜索该命令对应的可执行文件。
f/root/miniconda3/envs/diffusers/bin:{os.environ[PATH]} 这其中的冒号其实是一个分隔符。。。。。。 在PATH环境变量中路径是按照从左到右的顺序进行搜索的。因此冒号前面的路径也就是在变量值的最开始的路径会被优先搜索。如果在这些路径中找不到所需的可执行文件系统会继续在冒号后面列出的路径中搜索直到找到所需的可执行文件或者搜索完所有列出的路径。 在这个特定的例子中/root/miniconda3/envs/diffusers/bin被添加到了PATH的最前面所以系统会首先在这个目录中寻找可执行文件。这种方法常用于确保使用特定环境或版本的程序特别是在有多个版本的程序安装在系统上时。 os.environ[HF_HOME] .cache os.environ这是Python中的一个字典它包含了当前shell环境的所有环境变量。通过修改这个字典可以改变环境变量的值。 HF_HOME这是环境变量的名称。HF_HOME是由Hugging Face库使用的特定环境变量通常用于指定Hugging Face相关文件如模型缓存、配置文件等的存储位置。 .cache这将HF_HOME的值设置为.cache。这个值是一个相对路径表示当前目录下的名为.cache的文件夹。 将HF_HOME设置为.cache的效果是当使用Hugging Face库例如加载模型、下载数据集等时它会将所有缓存的数据如下载的预训练模型保存到当前工作目录下的.cache文件夹中。这对于管理模型缓存非常有用特别是在想要控制缓存位置或在多个项目之间共享缓存时。通过这种方式你可以避免在系统的默认位置通常是用户的主目录中堆积过多的缓存文件。 !python --version 这行代码在Jupyter笔记本中执行一个shell命令用于检查当前环境中Python的版本。--version参数让Python打印出其版本信息。 DB_SCRIPT_WORK_PATH os.getcwd()
# /root/autodl-tmp/dreambooth-aki
%cd $DB_SCRIPT_WORK_PATH %cd是Jupyter笔记本的魔术命令用于改变当前工作目录。 OUTPUT_DIR ./output
!mkdir -p $OUTPUT_DIR
在Jupyter笔记本中执行一个shell命令用于创建目录。mkdir是一个常用的Unix/Linux命令用于创建新的目录。-p参数告诉mkdir命令如果目录不存在则创建它如果目录已经存在不要报错不要叫唤。此外-p参数还允许创建必要的父目录。 DreamBooth详解 DreamBooth | AiDraw
