safetensors_util

특징

이 프로그램은 Python으로만 작성된 SAFETENSORS 파일을위한 가벼운 유틸리티 프로그램입니다 (주요 외부 종속성 없음). 현재 다음을 수행 할 수 있습니다.

 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

가장 유용한 것은 아마도 읽기 및 쓰기 메타 데이터 명령 일 것입니다. 메타 데이터를 읽으려면 :

    python safetensors_util.py metadata input_file.safetensors -pm

많은 SAFETENSORS 파일, 특히 LORA 파일에는 학습 속도, 에포크 수, 사용 된 이미지 수 등과 같은 교육 정보를 기록하는 파일 헤더에 __metadata__ 필드가 있습니다. 좋아하는 파일이 어떻게 훈련되었는지 확인하고 향후 자신의 모델에 대한 교육 매개 변수를 사용할 수 있습니다.

옵션 -PM 플래그는 출력을보다 읽기 쉽게 만들기위한 것입니다. SAFETENSORS 파일은 메타 데이터에서 String-to-String 사전 만 허용하기 때문에 비 스트링 값을 인용해야합니다. 기본적으로 -pm 플래그는 이것을 돌리려고합니다.

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

이것으로 :

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

__metadata__ 항목이 포함 된 JSON 파일을 만들 수 있습니다.

 {
     "__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
     }
}

WriteMD 명령을 사용하여 SAFETENSORS 파일 헤더에 작성하십시오.

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