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lightweight-ai /q_l_t:f6920339
Input schema
The fields you can use to run this model with an API. If you don’t give a value for a field its default value will be used.
| Field | Type | Default value | Description |
|---|---|---|---|
| rank |
integer
|
16
|
LoRA rank
|
| dataset |
string
|
학습 데이터셋 (.zip 또는 .tar.gz 파일).
|
|
| img_size |
integer
|
1024
|
훈련에 사용할 이미지 크기 (정사각형 한 변)
|
| report_to |
string
|
|
로깅 백엔드 (예: wandb, tensorboard, null). 빈 문자열이면 비활성화.
|
| adam_beta1 |
number
|
0.9
|
Adam 베타1
|
| adam_beta2 |
number
|
0.999
|
Adam 베타2
|
| output_dir |
string
|
./output
|
학습 결과(LoRA 체크포인트)를 저장할 경로
|
| logging_dir |
string
|
logs
|
로그 하위 디렉토리명 (output_dir/logging_dir)
|
| num_workers |
integer
|
4
|
DataLoader num_workers
|
| adam_epsilon |
number
|
0.00000001
|
Adam epsilon
|
| caption_type |
string
|
txt
|
캡션 타입 (예: txt)
|
| lr_scheduler |
string
|
constant
|
LR 스케줄러 타입 (예: constant, cosine 등)
|
| random_ratio |
boolean
|
False
|
multi crop preprocessing 활성화 여부
|
| learning_rate |
number
|
0.0001
|
학습률
|
| max_grad_norm |
number
|
1
|
gradient clipping max_norm
|
| trigger_words |
string
|
p3drd0
|
캡션(.txt)이 없는 이미지에 사용할 기본 프롬프트
|
| lr_warmup_steps |
integer
|
10
|
LR 워밍업 스텝 수
|
| max_train_steps |
integer
|
3000
|
최대 학습 step
|
| mixed_precision |
string
|
bf16
|
혼합 정밀도 모드 ("no", "fp16", "bf16")
|
| train_batch_size |
integer
|
1
|
train_batch_size
|
| adam_weight_decay |
number
|
0.01
|
Adam weight decay
|
| checkpointing_steps |
integer
|
0
|
몇 step마다 체크포인트를 저장할지. 0 또는 음수로 두면 max_train_steps에서만 1번 저장(=마지막 체크포인트만).
|
| caption_dropout_rate |
number
|
0.1
|
캡션 드롭아웃 비율
|
| tracker_project_name |
string
|
lora_test
|
Accelerate tracker project name
|
| resume_from_checkpoint |
string
|
latest
|
체크포인트에서 재개 ("latest" 또는 특정 경로, 빈 문자열이면 사용 안 함)
|
| checkpoints_total_limit |
integer
|
1
|
최대 체크포인트 보관 개수 (기본 1개)
|
| gradient_accumulation_steps |
integer
|
1
|
gradient_accumulation_steps
|
Output schema
The shape of the response you’ll get when you run this model with an API.
Schema
{'format': 'uri', 'title': 'Output', 'type': 'string'}