WAN 2.1 Lora Trainer - ComfyUI VSCode Full - T1.0
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このバージョンについて
モデル説明
ComfyUI(:8000) で簡単に使用できる Lora Trainer(:3000) と VsCode(:8888)。
https://runpod.io/console/deploy?template=9j2tjwyxys&ref=0eayrc3z
コンテナには diffusion-pipe が事前インストールされています。
ファイル管理UIはプロセスをスムーズにするためにさらなる改善が必要ですが、以下のように実行できます：
1. cd /workspace/file-manager
2. source /workspace/bcomfy/bin/activate
3. npm install
4. node app.js
https://xxxxxxxxxxx-3000.proxy.runpod.net/ にアクセス
現在の機能
ファイルマネージャーの現在の機能：
Hugging Face の Wan モデルから名前を選択し、ファイルマネージャーに貼り付けるとダウンロードされます（より良いローディングUIが必要です）。
トレーニングデータ（画像およびテキストファイル）のアップロード。
設定で TOML ファイルを変更できます。追加したモデルが
ckpt_path = 'Wan2.1-14b'にも正しく追加されていることを確認してください。トレーニングを手動で実行できますが、すべてをカバーする完全なUIの作成を予定しています。
現在は以下の方法をご利用ください：
トレーニングデータのセットアップ方法については、以下のYouTubeチュートリアルを強く推奨します。このテンプレートは必要なすべてが既に設定されているため、トレーニング部分のみスキップしてください。
📁 ファイルマネージャー - クイックスタートガイド
Wan モデルをダウンロード
Hugging Face からモデル名を選択（例：
Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B）ファイルマネージャーのダウンロードフィールドに貼り付け
ダウンロードボタンをクリック（注：UIのローディングインジケーターは今後のアップデートで改善されます）
トレーニングデータをアップロード
ファイルマネージャーを使ってトレーニング用画像とテキストファイルをアップロード
ファイルは自動的に正しい入力ディレクトリに配置されます
設定を構成
設定タブを使って TOML 設定ファイルを編集
モデルパスが設定内で正しく指定されていることを確認
例：
ckpt_path = '/workspace/diffusion-pipe/models/wan2.1-14b'が使用中のモデルと一致しているか確認
手動でトレーニングを開始
現在、トレーニングはコマンドラインから開始する必要があります
正しいディレクトリに移動し、トレーニングコマンドを実行：
cd /workspace/diffusion-pipe NCCL_P2P_DISABLE="1" NCCL_IB_DISABLE="1" deepspeed --num_gpus=1 train.py --deepspeed --config examples/wan_video.toml
今後のアップデートでは、すべてのトレーニング機能をカバーする完全なUIが追加されます。