VictorMylle/Kohya-ss-sd-scripts
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Kohya S
2023-01-26 08:32:51 +09:00
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fine_tune_README_ja.md
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@@ -324,7 +324,7 @@ __※引数を都度書き換えて、別のメタデータファイルに書き
## 学習の実行
たとえば以下のように実行します。以下は省メモリ化のための設定です。
```
accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 8 fine_tune.py
accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 1 fine_tune.py
--pretrained_model_name_or_path=model.ckpt
--in_json meta_lat.json
--train_data_dir=train_data
@@ -336,7 +336,7 @@ accelerate launch --num_cpu_threads_per_process 8 fine_tune.py
--save_every_n_epochs=4
```
accelerateのnum_cpu_threads_per_processにはCPUのコア数を指定するとよいようです。
accelerateのnum_cpu_threads_per_processには通常は1を指定するとよいようです。
pretrained_model_name_or_pathに学習対象のモデルを指定します（Stable DiffusionのcheckpointかDiffusersのモデル）。Stable Diffusionのcheckpointは.ckptと.safetensorsに対応しています（拡張子で自動判定）。