Привет, Яна! Рад слышать о твоем увлечении стримами и нейросетями. Ошибки и сложности при локальном обучении LoRA — это довольно распространённая проблема, и я постараюсь помочь тебе разобраться с возникшими вопросами.
### 1. Подготовка датасета
#### Качество изображений
- Хотя у тебя есть 199 фотографий, стоит убедиться, что они разнообразны по стилю, ракурсам, освещению и фону. Попробуй добавить больше изображений, если это возможно, чтобы модель лучше обобщала.
#### Разрешение
- Убедись, что все изображения имеют одинаковое разрешение и соответствуют рекомендациям для обучения (например, 512x512). Изображения 1024x... могут быть слишком большими, если модель не поддерживает такие размеры или если у тебя ограниченное количество видеопамяти.
### 2. Параметры обучения
#### Настройки LoRA
- Проверь параметры обучения, такие как количество шагов (epochs) и размер батча (batch size). Иногда стоит уменьшить размер батча, если у тебя возникают проблемы с памятью GPU. Начни с базовых значений, например, 1 или 2, и постепенно увеличивай их.
#### Учебный алгоритм и оптимизаторы
- Убедись, что ты используешь подходящий алгоритм обучения. Попробуй разные оптимизаторы (например, Adam или AdamW) и следи за метриками обучения, чтобы понять, как быстро идет сходимость.
### 3. Выбор модели
- Убедись, что выбранная тобой базовая модель Flux соответствует твоим целям. Иногда лучше использовать более общие модели, чтобы LoRA могла адаптироваться к конкретному стилю.
### 4. Логи и отладка
- Следи за логами во время обучения. Если ты видишь, что ошибки возникают на определённых этапах, это может подсказать, где именно стоит уделить внимание — например, возможно, стоит поменять параметры или улучшить датасет.
### 5. Программное обеспечение и окружение
- Убедись, что все необходимые библиотеки и драйвера установлены и обновлены до последней версии. Попробуй запустить обучение с разными версиями библиотек (например, PyTorch или драйвера CUDA), так как это может повлиять на производительность и совместимость.
### Общие рекомендации:
- Посмотри на существующие ресурсы на GitHub или форумы, где люди делятся опытом обучения LoRA. Иногда даже небольшие советы от других пользователей могут дать тебе важные подсказки.
- Экспериментируй с небольшими изменениями в датасете или параметрах, пока не найдёшь наилучший подход.
Если у тебя есть конкретные ошибки или проблемы, с которыми ты сталкиваешься, пожалуйста, опиши их, и я постараюсь помочь конкретнее!