safetensors_util

سمات

هذا هو برنامج الأداة المساعدة خفيفة الوزن لملفات Safetensors المكتوبة في Python فقط (لا تبعيات خارجية رئيسية). حاليا يمكن أن تفعل ما يلي:

 Usage: safetensors_util.py [OPTIONS] COMMAND [ARGS]...

Options:
  --version    Show the version and exit.
  -q, --quiet  quiet mode, don't print informational stuff
  --help       Show this message and exit.

Commands:
  checklora    see if input file is a SD 1.x LoRA file
  extractdata  extract one tensor and save to file
  extracthdr   extract file header and save to output file
  header       print file header
  listkeys     print header key names (except __metadata__) as a Python list
  metadata     print only __metadata__ in file header
  writemd      read __metadata__ from json and write to safetensors file

الشيء الأكثر فائدة هو على الأرجح أوامر البيانات الأولية القراءة والكتابة. لقراءة البيانات الوصفية:

    python safetensors_util.py metadata input_file.safetensors -pm

تحتوي العديد من ملفات Safetensors ، وخاصة ملفات Lora ، على حقل __METADATA__ في رأس الملف يسجل معلومات التدريب ، مثل معدلات التعلم ، وعدد الأحداث ، وعدد الصور المستخدمة ، وما إلى ذلك ، يمكنك معرفة كيفية تدريب ملفك المفضل وربما استخدام بعض المعلمات التدريبية لنموذجك في المستقبل.

يهدف علامة -PM الاختيارية إلى جعل الإخراج أكثر قابلية للقراءة. نظرًا لأن ملفات Safetensors تسمح فقط بقطعان السلسلة إلى السلسلة في البيانات الوصفية ، يجب نقل القيم غير القوية. في الأساس ، يحاول علم -PM تحويل هذا:

    "ss_dataset_dirs":"{"abc": {"n_repeats": 2, "img_count": 60}}",

في هذا:

    "ss_dataset_dirs":{
     "abc":{
      "n_repeats":2,
      "img_count":60
     }
    },

يمكنك إنشاء ملف JSON يحتوي على دخول __MEMMEDATA__:

 {
     "__metadata__":{
          "Description": "Stable Diffusion 1.5 LoRA trained on cat pictures",
          "Trigger Words":["cat from hell","killer kitten"],
          "Base Model": "Stable Diffusion 1.5",
          "Training Info": {
                "trainer": "modified Kohya SS",
                "resolution":[512,512],
                "lr":1e-6,
                "text_lr":1e-6,
                "schedule": "linear",
                "text_scheduler": "linear",
                "clip_skip": 0,
                "regularization_images": "none"
          },
          "ss_network_alpha":16,
          "ss_network_dim":16
     }
}

واكتبها إلى رأس ملف Safetensors باستخدام أمر WriteMD :

    python safetensors_util.py writemd input.safetensors input.json output.safetensors