Community: config-driven Lens-Base LoRA trainer (flow-match, Comfy export) — working on 16GB
Chưa có ai nhận issue này.
Đánh giá
- Độ khó
- 4/5
- Thời gian dự kiến
- 3-5 ngày
- Mức phù hợp với người mới
- 30/100
- Loại issue
- Tính năng
- Độ rõ ràng
- Cần làm rõ
- Mức độ hoạt động
- Ít trao đổi
- Công nghệ
- python
- Lĩnh vực
- machine-learning, tooling
Hướng nghiên cứu
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.
Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.
Mô tả
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)
- Writeup: https://github.com/LoboForge/LoboForge-LensTrainer/blob/main/docs/loras/sebastian-jessica-v2.md
- Weights (HF): https://huggingface.co/LoboForge/lens-lora-sebastian-jessica-v2
Environment
- Lens installed from
vendor/Lens(git clone; upstream has nopyproject.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!
- Ngôn ngữ chính
- Python
- Star
- 2
- Fork
- 0
- Chỉ số merge pull request
- Không có pull request nào được merge trong 30 ngày
Chuẩn bị môi trường
Dự án này không cung cấp dev container, Dockerfile hay hướng dẫn đóng góp, nên bạn cần tự thiết lập môi trường: hãy bắt đầu từ README và xem hướng dẫn đóng góp lần đầu của chúng tôi để biết các bước chung.
Bắt đầu từ đâu
- Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
- Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
- Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
- Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.
Issue khác của microsoft/Lens
-
Verify evals on Papers with CodeĐang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 68/100
-
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 12/100
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
-
Độ khó 4/5 3-5 ngày Mức phù hợp với người mới 42/100
-
Release full TextEncoderĐang mở
Độ khó 3/5 1-2 ngày Mức phù hợp với người mới 45/100
Tất cả issue của microsoft/Lens
Issue tương tự
-
comp/tools P2 type/bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 78/100
NousResearch/hermes-agent#142908 · 1 bình luận ·
-
[oblt-aw][autodoc] Fix malformed headings in new Buildkite docs pagesCó thể đã có người làm @github-actions đã nhận hôm nay. Đang mởdocumentation
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 83/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
[Bug]: fileUploadMatrix.test.ts URL case does a real DNS lookup and fails offlineCó thể đã có người làm @r2jaff đã nhận hôm nay. Đang mở
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 72/100
ComposioHQ/composio#5054 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
Độ khó 1/5 Dưới một giờ Mức phù hợp với người mới 88/100
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày
-
bug
Độ khó 2/5 1-3 giờ Mức phù hợp với người mới 82/100
pytorch/tensordict#3286 ·
Maintainer thường phản hồi trong vòng 1 ngày