之前也写过其他云平台的 LoRA 在线训练教程，今天为大家带来揽睿星舟平台的 LoRA 在线云端训练教程。

相比于其他平台，揽睿目前显卡充足，随用随开，按量计费。同时，如果用Stable Diffusion，也支持自己秒级上传模型及插件，关机也不会丢失，不需要反复安装上传。并且提供了一键挂载的 “数据集”，多种底模随意选择，加上提供了直链的调试链接，更加方便访问我的训练界面、对新手更加友好方便。

同样，揽睿这边的镜像我也已经封装好，无需任何安装直接可以开始训练。

如果你还没有账号，可以使用我的邀请链接注册：

传送门：https://www.lanrui-ai.com/register?invitation_code=1622

首先来到算力市场挑选显卡。这里教程示范使用3090。

进入购买链接，选择我的镜像、然后如果你之前没有使用过，需要新建数据盘并且选择。最后同意平台协议，创建实例。

之后进入工作台，等待启动即可。

启动后，点击实例名称进入。

然后我们首先要启动训练器。进入 jupyter

点击 Terminal，复制我下方的指令后，粘贴回车即可启动训练器。

cd /app/lora-scripts && source venv/bin/activate && bash run_gui.sh --host 0.0.0.0 --port 27777 --tensorboard-host 0.0.0.0

启动成功界面如下。

之后找到这个按钮，点击打开即可来到训练界面。

熟悉的训练界面！

以新手模式为例，开始训练模型。首先从上传图片开始。

我们前往如图中所示的地方，进行新建训练文件夹，上传图片。

（有的人可能会问了，怎么不是以前那样 数字_概念 的文件夹格式了？其实是为了照顾新手，我的训练器会自动处理了。如果你是熟练的炼丹师，想要自己填写repeat数字，那也是完全可以的。那就记得后面教程不要完全跟我的，自己设置路径。）

新建了一个test文件夹，作为本次的训练用文件夹。而在这个网盘里新建的文件夹，这个实际的路径应该是

/ark-contexts/data/test

记住它，等会要填写。然后再新建一个 output 文件夹，作为等会模型输出的路径。

然后进入test，即可上传训练图片。

上传完毕后，来到训练器内。

切换到标签器，填写刚才我们记下的路径进行打标操作，生成标签文本。

打标进度可以回到 jupyter 的网页查看。

等到识别完成，来到 LoRA 训练新手界面，把数据集设置填写我们刚才记下来的路径。

输出路径也是之前新建的文件夹，按照图里填写。

然后，最重要的一个底模还没有填写。我们回到jupyter，找到之前挂载的数据集，包含非常多的底模。

打开路径， /imported_datasets/sd-base/models/Stable-diffusion/ 到这里就能找到非常多的底模了。

找到想要的模型，右键复制路径。

复制出来是这样的，

imported_datasets/sd-base/models/Stable-diffusion/CounterfeitV30_v30.safetensors

但是注意：我们需要在前面加上这一串  /ark-contexts/

变成这样，就可以填进去训练器了。

/ark-contexts/imported_datasets/sd-base/models/Stable-diffusion/CounterfeitV30_v30.safetensors

之后，训练轮数、等等其他参数可以自行稍微调节。基本上我训练器的默认参数就可以够用了。然后就可以点击开始训练了！

要等一会，然后开始训练后，训练过程中的数据可以点击左侧tensorboard查看。

在 jupyter可以看到训练进度。

最后，训练完成后，就可以在网盘的 output 文件夹里面找到模型了！然后下载就可以使用了~

最后的最后，训练、下载用完记得关掉实例！

数据盘如果不再需要使用，也要记得卸载然后销毁