เทรน LoRA ผ่าน Runpod ด้วย vjumpkung kohya-ss GUI v24.3.0 Template

บทความนี้เป็นคู่มือการใช้งาน Runpod vjumpkung kohya-ss GUI v24.3.0 Template ใช้สำหรับการเทรน LoRA โดยเทรนได้ตั้งแต่ SD1.5, SDXL, Flux

สิ่งที่ต้องการ

บัญชี Runpod

Credit $10 ประมาณ 350 บาท
Template url : https://runpod.io/console/deploy?template=3igg9wcpxk&ref=6h6f9kga (ให้กดลิ้งนี้)

เลือกการ์ดจอ

เมื่อเข้ามายัง link template url จะมีให้เลือกการ์ดจอให้ใช้งาน โดยในการเทรน LoRA ปกติจะเลือก RTX 4090

ราคาจะตกที่ชั่วโมงละ 24 บาท

ตั้งค่า Pod ก่อน deploy

หลังจากเลือกการ์ดจอแล้วให้ตั้งค่าชื่อ และตรวจสอบ Template ให้ถูกต้องก่อน Deploy หรือทำการปรับขนาด Disk เพื่อให้เพียงพอต่อการเทรน LoRA (หากต้องการเพิ่มหรือเทรน Checkpoints)

Deploy Pod

เมื่อตั้งค่าเสร็จแล้วให้ทำการ Deploy On-Demand ได้

ให้รอ Download ให้เสร็จก่อน และให้รอจนกว่าปุ่ม Connect เป็นสีม่วง

เมื่อปุ่ม Connect ขึ้นแล้วให้ตรวจสอบ Logs ก่อนว่าพร้อมใช้งานหรือยัง (ไม่บังคับ)

ถ้าขึ้นคำว่า Start script(s) finished, pod is ready to use. สามารถกด Connect ได้เลย

และให้เลือก HTTP Service -> 8888 และกดเข้าไป และรอให้โหลดหน้า Jupyter สำเร็จ

ให้ไปที่ด้านซ้ายแล้วกด Double Click ที่ run_kohya_ss_gui.ipynb

เมื่อเห็นตัว Notebook แล้วให้กด Run -> Run All Cells

องค์ประกอบรวมของ Jupyter Notebook นี้

ช่อง Download Dataset

ใส่ link Google Drive โดยให้เป็นไฟล์ .zip แล้วกด Download

ช่อง Download Pre-Trained Model (Checkpoints)

ให้ทำการติ๊กถูกที่ตัวเลือกต่างๆ แล้วกด Download และรอจนขึ้น Completed

ช่องเลือก Clip, VAE (สำหรับ Flux และ SD3)

ให้ทำการติ๊กถูกที่ตัวเลือกต่างๆ แล้วกด Download และรอจนขึ้น Completed

ตำแหน่งของไฟล์ต่างๆ

dataset ที่ได้ทำการ Download ผ่าน Google Drive
./lora_project/dataset 

checkpoint ของ SD1.5, SDXL
./model/stable_diffusion_ckpt/

สำหรับ Flux
./model/unet/
./model/clip/
./model/vae/