EasyLora

一个开箱即用的 LoRA 训练与标注小工具：后端基于 FastAPI，前端基于 React + Vite。支持图片上传、数据预处理、标签编辑与一键启动训练，并在训练完成后可将 LoRA 自动复制到本地 SD WebUI 的 models/Lora 目录。

目录结构

• EasyLora/: 训练与配置核心代码
• server.py: 轻量后端（HTTP + WebSocket）
• web/: 前端工程（Vite + React + Tailwind）
• workspace/: 数据工作区（原始上传、处理后数据与标签）
• outputs/: 训练输出（LoRA、state、checkpoint 等）
• user_settings.json: 用户设置（可在前端设置页保存）

环境要求

• Python 3.10+（建议使用虚拟环境）
• Node.js 18+
• Windows 下建议已安装可用的 CUDA 与匹配版本的 PyTorch（否则将回退到 CPU 训练）

后端快速开始（Windows / cmd）

python -m venv .venv
.\.venv\Scripts\activate
pip install -r requirements.txt
python server.py

后端默认监听 http://127.0.0.1:8000。

前端启动

cd web
npm ci
npm run dev

前端默认在 http://127.0.0.1:5173，已通过开发代理转发 /api 与 /ws 到后端（见 web/vite.config.ts）。

使用流程

1. 打开前端页面，进入「设置」页，按需填写：
   • DEFAULT_SD_WEBUI_LORA_DIR: 训练完成后 LoRA 复制目标目录
   • 模型路径：如需要自定义 SDXL 或 SD1.5/SD2.1 基座
   • 其他缓存/代理相关参数
2. 上传图片至工作区（也可直接将图片放入 workspace/raw_uploads/）
3. 在「标注」页编辑或调整标签（对应文件位于 workspace/processed/dataset/*.txt）
4. 点击开始训练，前端通过 WebSocket 接收实时日志与进度
5. 训练产物默认存放于 outputs/；若启用复制，会额外复制到 DEFAULT_SD_WEBUI_LORA_DIR

关键路径与配置

• 配置合并逻辑见 EasyLora/config.py，默认值与注释已给出
• 用户覆盖写入 user_settings.json（也可直接编辑此文件）
• 常用键：
  • DEFAULT_OUTPUT_DIR, DEFAULT_WORKSPACE_DIR
  • DEFAULT_SD_WEBUI_LORA_DIR, COPY_TO_SD_WEBUI_ON_FINISH
  • DEFAULT_MODEL_512/768/SDXL
  • LR_SLIDER_MIN/LR_SLIDER_MAX、DEFAULT_STEPS_*、DEFAULT_RANK_*

典型命令

• 停止当前训练（HTTP）：POST /api/stop
• 获取/保存设置：GET/POST /api/settings
• 列出处理后图片：GET /api/processed-images

进阶玩法：使用 DAdaptation 自动探测最优学习率

这是一个来自社区的高级训练技巧，用于寻找特定数据集的最佳学习率。

第一阶段：探测

1. 在设置面板中，将优化器选择为 DAdaptation (自动LR)。
2. 程序会自动将 UNet LR 设为 1.0，TextEnc LR 设为 0.5（这是 DAdaptation 的基准推荐值）。
3. 点击“开始训练”，并在下方日志区域观察输出。
4. 等待几分钟，当日志中的学习率数值（或 D 值）趋于稳定时，记录下该数值，然后停止训练。

第二阶段：正式训练

1. 将刚才记录的数值 除以 3（经验公式，适用于切换到 Lion）。
2. 将优化器切换为 Lion 或 AdamW8bit。
3. 将计算出的新数值填入学习率（或分别填入 UNet LR / TextEnc LR）。
4. 开始正式训练。

端到端测试（可选）

cd web
npx playwright install
npm run test:e2e

常见问题

• Q: 首次启动很慢？
  • A: 需要下载或首次加载权重，且数据会预处理到 workspace/processed/。

Git LFS（可选）

若你希望跟踪权重文件，可安装并启用 Git LFS：

git lfs install
git lfs track "*.safetensors" "*.bin" "*.pt" "*.npz" "*.ckpt"
git add .gitattributes

许可证

本项目采用 PolyForm Noncommercial License 1.0.0：

• 非商业用途：免费使用、修改与再发布
• 商业用途：需取得作者书面授权

完整条款参见 LICENSE 文件。