개인 미세 조정을 위한 실용적인 LoRA 및 Dreambooth 워크플로우

생성 모델을 미세 조정하는 것은 일련의 작은 결정이며, 대부분의 결정은 중요합니다. 선택하는 데이터 세트, 작성하는 캡션, 선택하는 훈련 매개 변수, 결과를 평가하는 방법 등이 모두 최종 모델이 원하는 것을 포착하는지 여부를 결정합니다. 이 교육 과정에서는 처음부터 끝까지 실제 워크플로우를 탐구합니다. 데이터 세트 큐레이션, 캡션, 훈련, 반복 등 실제 미세 조정 프로젝트를 반영하는 서면 훈련을 통해 작업합니다. 첫 번째 결과가 완전히 맞지 않을 때 다음에 시도할 것에 대한 판단력을 개발하는 것이 중점입니다. 무엇을 배울 것인가: - 명확한 품질 기준으로 스타일, 주제 또는 개념 미세 조정을 위한 데이터 세트 큐레이션 - 모델이 실제로 캡처하고 싶은 것을 안내하는 캡션과 태그를 작성하십시오. - 목표와 자원에 따라 LoRA, Dreambooth 및 기타 기술 중에서 선택 - 안정적인 결과를 위해 학습 속도, 단계 및 정규화를 포함한 훈련 매개 변수를 계획 - 인상보다는 구조화된 비교를 통해 원래 의도에 비추어 결과를 평가 - 한 번에 하나의 변수를 변경하고 시도한 것의 명확한 로그를 유지하여 지능적으로 반복합니다. 이 과정은 데이터 세트 준비부터 훈련, 평가, 반복을 거쳐 진행됩니다. 캡스톤 서면 활동에서는 스타일이나 선택한 주제에 따라 모델을 미세 조정하기 위한 완전한 워크플로 계획을 초안해야 합니다. 이 교육 과정은 미세 조정 경험이 없지만 디지털 아티스트, 디자이너, 취미 개발자 등 생성 모델 도구에 익숙한 초보자를 위해 설계되었습니다. 심층 머신 러닝 지식은 필요하지 않습니다. 이 교육 과정에서는 미세 조정을 구조화된 연습을 통해 배울 수 있는 기술로 간주합니다.