safetensors_util

Функции

Это легкая утилита для файлов Safetensors, написанные только в Python (без основных внешних зависимостей). В настоящее время он может сделать следующее:

 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

Самое полезное, вероятно, - это команды метаданных чтения и записи. Читать метаданные:

    python safetensors_util.py metadata input_file.safetensors -pm

Многие файлы Safetensors, особенно файлы LORA, имеют поле __metAdata__ в заголовке файла, которое записывает информацию о обучении, такую ​​как скорость обучения, количество эпох, количество используемых изображений и т. Д. Вы можете увидеть, как был обучен ваш любимый файл, и, возможно, использовать некоторые из параметров обучения для вашей собственной модели в будущем.

Необязательный флаг -PM предназначен для того, чтобы сделать вывод более читаемым. Поскольку файлы Safetensors разрешают только строку словаря в метаданных, должны быть указаны значения не строгих. В основном флаг -PM пытается изменить это:

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

в это:

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

Вы можете создать файл JSON, содержащий запись __metadata__:

 {
     "__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
     }
}

и напишите его в заголовок файла Safetensors, используя команду WriteMd :

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