WAN 2.1 Lora Trainer - ComfyUI VSCode Full - T1.0

ComfyUI(:8000)와 VsCode(:8888)를 사용한 간편한 Lora 트레이너(:3000).

컨테이너에 diffusion-pipe가 사전 설치되어 있습니다.

파일 관리 UI는 프로세스를 간소화하기 위해 추가 작업이 필요하지만, 다음 명령어로 실행할 수 있습니다:


1. cd /workspace/file-manager
2. source /workspace/bcomfy/bin/activate
3. npm install
4. node app.js

https://xxxxxxxxxxx-3000.proxy.runpod.net/ 방문

현재 기능

파일 관리자 현재 기능:

Hugging Face의 Wan 모델 중 하나를 선택하여 이름을 파일 관리자에 붙여넣으면 파일로 다운로드됩니다. (더 나은 로딩 UI 필요)
훈련 데이터(이미지 및 텍스트 파일) 업로드
설정을 통해 TOML 파일을 수정할 수 있습니다. 추가한 모델이 ckpt_path = 'Wan2.1-14b'에 정확히 포함되어 있는지 확인하세요.
수동으로 훈련을 실행할 수 있으며, 향후 모든 기능을 하나의 UI로 통합할 계획입니다.

현재 이 방법을 사용하세요:

훈련 데이터 설정 방법에 대해 아래 YouTube 튜토리얼을 추천합니다. 이 템플릿은 필요한 모든 것이 미리 설정되어 있으므로, 훈련 부분으로 바로 이동하세요.

📁 파일 관리자 - 빠른 시작 가이드

Wan 모델 다운로드
- Hugging Face에서 모델 이름을 선택하세요 (예: Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B)
- 선택한 이름을 파일 관리자의 다운로드 필드에 붙여넣으세요
- 다운로드 버튼을 클릭하세요 (참고: UI 로딩 표시기는 향후 업데이트에서 개선될 예정입니다)
훈련 데이터 업로드
- 파일 관리자를 사용하여 훈련용 이미지 및 텍스트 파일을 업로드하세요
- 파일은 자동으로 적절한 입력 디렉토리에 배치됩니다
설정 구성
- 설정 탭을 사용하여 TOML 구성 파일을 수정하세요
- 구성에서 모델 경로가 정확히 설정되었는지 확인하세요
- 예: ckpt_path = '/workspace/diffusion-pipe/models/wan2.1-14b'가 사용 중인 모델과 일치하는지 확인하세요
수동으로 훈련 시작
- 현재 훈련은 명령줄을 통해 시작해야 합니다
- 올바른 디렉토리로 이동하여 훈련 명령을 실행하세요:
```
cd /workspace/diffusion-pipe
NCCL_P2P_DISABLE="1" NCCL_IB_DISABLE="1" deepspeed --num_gpus=1 train.py --deepspeed --config examples/wan_video.toml
```

향후 업데이트에서는 모든 훈련 기능을 하나의 완전한 UI로 제공할 예정입니다.