WAN 2.1 Lora Trainer - ComfyUI VSCode Full - T1.0
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关于此版本
模型描述
易于使用的 LoRA 训练器 (:3000),配合 ComfyUI (:8000) 进行测试,以及 VsCode (:8888)。
https://runpod.io/console/deploy?template=9j2tjwyxys&ref=0eayrc3z
容器中已预装 diffusion-pipe。
文件管理 UI 尚需优化以简化流程,但可通过以下步骤运行:
1. cd /workspace/file-manager
2. source /workspace/bcomfy/bin/activate
3. npm install
4. node app.js
访问 https://xxxxxxxxxxx-3000.proxy.runpod.net/
当前功能
文件管理器的当前功能:
从 Hugging Face 上选择一个 Wan 模型名称,粘贴到文件管理器中,即可下载至文件(需改进加载 UI)
上传训练数据 = 图像和文本文件
设置可修改 TOML 配置文件。请确保你添加的模型也已添加至
ckpt_path = 'Wan2.1-14b'可手动运行训练,但未来希望创建一个完整 UI 以实现全自动操作
目前推荐使用以下方法:
强烈建议观看此 YouTube 教程,了解如何设置训练数据。本模板已全面配置好所有必要内容,只需直接跳至训练部分即可。
📁 文件管理器 - 快速入门指南
下载 Wan 模型
从 Hugging Face 选择一个模型名称(例如:
Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B)将其粘贴到文件管理器的下载输入框中
点击下载(注意:未来更新将改进 UI 加载指示器)
上传训练数据
使用文件管理器上传你的训练图像和文本文件
文件将自动放置于正确的输入目录中
配置设置
使用“设置”标签页修改 TOML 配置文件
确保配置中模型路径正确设置
示例:验证
ckpt_path = '/workspace/diffusion-pipe/models/wan2.1-14b'是否与你的模型一致
手动启动训练
目前训练必须通过命令行启动
导航至正确目录并运行训练命令:
cd /workspace/diffusion-pipe NCCL_P2P_DISABLE="1" NCCL_IB_DISABLE="1" deepspeed --num_gpus=1 train.py --deepspeed --config examples/wan_video.toml
未来更新将包含完整的 UI 以支持所有训练功能。

