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Community: config-driven Lens-Base LoRA trainer (flow-match, Comfy export) — working on 16GB

Aperta
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Valutazione

Difficoltà
4/5
Tempo stimato
3-5 giorni
Idoneità per principianti
30/100
Tipo di issue
Funzionalità
Chiarezza
Da chiarire
Stato di attività
Tranquilla
Stack tecnologico
python
Ambito
machine-learning, tooling

Direzione di ricerca

Start with the linked LoboForge-LensTrainer repository, especially train.py, configs/train_lora_lens_base_24gb.yaml, and the Sebastian/Jessica v2 writeup. The issue demonstrates an external config-driven LoRA workflow but does not identify an in-repository change or acceptance criteria, so a maintainer must first decide whether any integration, documentation, or follow-up is wanted.

Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.

Descrizione

Hi Lens team,

We've built and validated a standalone LoRA trainer for microsoft/Lens-Base and wanted to share it in case it's useful to the community or future official tooling.

Trainer repo: https://github.com/LoboForge/LoboForge-LensTrainer
Hugging Face Space: https://huggingface.co/spaces/LoboForge/LoboForge-LensTrainer
HF collection: https://huggingface.co/collections/LoboForge/lens-training-loboforge

What works today

  • Config-driven training: python train.py configs/train_lora_lens_base_24gb.yaml
  • Flow-match loss aligned with LensPipeline (latents [B, H×W, 128], GPT-OSS multi-layer text, timestep/1000)
  • PEFT LoRA on LensTransformer2DModel; TE/VAE frozen
  • ComfyUI-compatible export (diffusion_model.* key remap)
  • 24GB preset: CPU offload, TE + latent cache, disable_mxfp4, grad checkpointing, AdamW 8-bit
  • Checkpoint resume, mid-training samples, loss.json

Example result (community LoRA, not Microsoft-endorsed)

Environment

  • Lens installed from vendor/Lens (git clone; upstream has no pyproject.toml)
  • Tested on consumer/datacenter GPUs with Lens-Base local or HF hub

We're not asking for an immediate merge — mainly flagging that Lens-Base LoRA training is practical with the public inference package, and happy to answer questions or share configs/logs if helpful.

Thanks for open-sourcing Lens!

Lingua principale
Python
Stelle
2
Fork
0
Nessuna PR unita negli ultimi 30g

Preparare l'ambiente

Questo progetto non fornisce container di sviluppo, Dockerfile né guida per i contributori, quindi l'ambiente è a tuo carico: parti dal suo README e consulta la nostra guida al primo contributo per i passaggi generali.

Come iniziare

  1. Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
  2. Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
  3. Fai un fork del repository e lavora su un branch.
  4. Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.

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