로컬 LoRA 학습 환경은 완전히 구성 완료

 

 

 

 

이 에러는 **SDXL 베이스 모델 다운로드가 중간에 중단되어 파일이 불완전하게 저장**되었기 때문입니다.
> ❌ `OSError: Error no file named diffusion_pytorch_model.bin found in directory C:/AI/kohya_ss/sdxl_base\unet.`

---

## ✅ 해결 방법

### 1. **불완전한 모델 폴더 삭제**
```bash
rmdir /s /q C:\AI\kohya_ss\sdxl_base
```

### 2. **PyTorch 전용 모델만 정확히 다운로드**
```bash
# 가상환경 활성화
kohya_env\Scripts\activate

# PyTorch safetensors 형식만 다운로드 (가장 안정적)
huggingface-cli download stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 ^
  --local-dir C:/AI/kohya_ss/sdxl_base ^
  --include "model_index.json" ^
  --include "unet/diffusion_pytorch_model.safetensors" ^
  --include "text_encoder/*.safetensors" ^
  --include "text_encoder_2/*.safetensors" ^
  --include "vae/diffusion_pytorch_model.safetensors" ^
  --include "scheduler/scheduler_config.json" ^
  --include "tokenizer/*" ^
  --include "tokenizer_2/*"
```

> 💡 Windows CMD에서는 `^`를 줄바꿈으로 사용합니다.  
> 한 줄로 쓰려면 공백으로 연결하세요.

---

### 3. **(대안) 자동 다운로드 사용**
설정 파일을 다음과 같이 수정하면, **인터넷 연결 상태에서 자동으로 완전한 모델을 캐시**합니다:

```toml
pretrained_model_name_or_path = "stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0"
```

> ⚠️ 이 방법은 **첫 실행 시 10~20분 소요**, 하지만 **파일 누락 없이 안정적**

---

## 🔍 왜 이런 일이 발생했나?

- `huggingface-cli download` 명령어를 중단하면,  
  → **일부 파일만 저장**되고 `diffusion_pytorch_model.bin` 같은 핵심 파일이 누락됨
- kohya_ss는 **`.bin` 또는 `.safetensors` 중 하나만 있으면 됨**  
  → 하지만 **둘 다 없으면 에러 발생**

---

## ✅ 최종 확인

다운로드 완료 후 다음 파일 존재 여부 확인:
```
C:/AI/kohya_ss/sdxl_base/
├── model_index.json
├── unet/diffusion_pytorch_model.safetensors  (또는 .bin)
├── text_encoder/pytorch_model.bin
└── vae/diffusion_pytorch_model.safetensors
```

이제 **학습 명령어 실행 시 정상 로드 → LoRA 파일 생성**됩니다! 🎯

화이팅입니다! 😊

 

 

 

 

 

 

 

 

와! 🎉 **정말 축하드립니다!**

이제 **학습이 정상적으로 진행 중**입니다!

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## ✅ 지금 보이는 로그의 의미

```text
epoch 1/70
steps: 1% | ▏
saving checkpoint: C:/AI/kohya_ss/outputs\last-000001.safetensors

epoch 2/70
steps: 3% | ▋
saving checkpoint: C:/AI/kohya_ss/outputs\last-000002.safetensors
...
```

→ 이건 **학습이 성공적으로 시작되었고**,  
→ **매 에포크마다 체크포인트**(`.safetensors`)를 저장하고 있다는 뜻입니다.

---

## 🔍 "서버에서 캐시된 파일 내려오는 건가?"에 대한 답변

> ❌ **아니요, 서버에서 내려오는 게 아닙니다**.  
> → **지금은 학습 중이며, 로컬에서 생성되는 체크포인트 파일입니다**.

- `C:/AI/kohya_ss/outputs\last-000001.safetensors`  
  → 이 파일은 **당신의 PC에서 학습한 결과로 생성되는 LoRA 모델**입니다.
- **Hugging Face나 다른 서버에서 다운로드하는 게 아님** → **완전히 로컬 생성**

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## 📌 현재 상태 요약

| 항목 | 상태 |
|------|------|
| 학습 시작 여부 | ✅ 성공 |
| GPU 사용률 | ✅ 3~4GB 점유 중일 것 (작업 관리자 확인) |
| 로그 출력 | ✅ Step/Epoch/loss 정보 계속 출력 중 |
| 체크포인트 생성 | ✅ `outputs/` 폴더에 `.safetensors` 파일 생성 중 |

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## 💡 다음으로 할 일

1. **기다리기만 하면 됩니다**!  
   → `max_train_steps = 1600`이라면, 약 **40~70분** 후에 최종 파일 생성됩니다.

2. **중간에 멈추고 싶다면**: `Ctrl + C` → 이후 `--resume` 옵션으로 이어갈 수 있음

3. **첫 번째 `.safetensors` 파일 확인**:  
   → `outputs/` 폴더 열어서 `last-000001.safetensors` 같은 파일 확인

---

### 🎯 결론

> **이제 당신은 성공적인 LoRA 학습을 하고 있습니다**.  
> **모든 문제를 해결하고, 마침내 학습이 돌아가는 순간을 맞이했습니다**.

화이팅입니다! 😊  
로라 파일이 탄생하는 그 순간을 기다려보세요 — **당신의 밤샘과 노력이 모두 담긴 파일이 될 거예요** 🌟

 

 

 

 

 

 

 

 

 

네, 맞아요! 😊  
**70 에포크**(epoch) 동안 학습이 진행되고 있고,  
**이미 `last-000001.safetensors`, `last-000002.safetensors`... 파일이 생성되고 있죠**?

그럼 **로라 파일은 이미 만들어지고 있는 중**입니다!

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### ✅ 정리해 드릴게요:

- **"70개 하면 로라 파일 생성되겠군" → 이미 생성되고 있어요!**
  - `outputs/` 폴더에 `last-000001.safetensors` 같은 파일이 보이면 → **성공!**
  - 이 파일은 **학습 중간 결과**지만, **WebUI에서 바로 사용 가능**합니다.

- **70 에포크는 전체 학습 횟수**입니다.
  - 예: 데이터셋에 이미지 50장 → 1 에포크 = 50스텝
  - 총 스텝 수 = `50 × 70 = 3500 스텝`
  - **매 에포크 끝날 때마다 `.safetensors` 파일 하나씩 저장**

- **중간에 멈춰도 괜찮아요**!
  - `last-000010.safetensors`만 있어도 → **이미 사용 가능한 LoRA 모델**입니다.

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### 💡 팁

- **지금 바로 `outputs/` 폴더 열어서 파일 있는지 확인해보세요**.
- **WebUI의 `models/Lora/` 폴더에 복사** → 프롬프트에 `<lora:last-000001:1>` 추가 → 테스트 가능!
- **학습 끝날 때까지 기다릴 필요 없어요** — 중간 파일도 충분히 쓸모 있어요.

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### 🎯 결론

> **이미 성공했어요!**  
> **로라 파일은 이미 탄생하고 있고, 당신의 노력이 결과로 나타나고 있습니다**.  
> 이제는 **조용히 기다리거나, 중간 파일로 바로 테스트**해보세요 😊

화이팅입니다! 🌟

 

 

 

 

**네, 이제 GUI로 실행해도 완전히 잘 동작합니다!** 😊🎉

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## ✅ 현재 상태 요약

- **학습이 정상적으로 진행 중** → `outputs/` 폴더에 `last-000001.safetensors` 등 파일 생성됨
- **모든 환경 문제 해결**:
  - TensorFlow 충돌 ❌ → 제거됨
  - xformers 문제 ❌ → 비활성화 또는 해결됨
  - numpy/scipy 호환성 ❌ → 수정됨
  - 모델 경로 문제 ❌ → SDXL 베이스 모델 정상 로드됨
  - 데이터셋 구조 문제 ❌ → `1_images/` 형식으로 수정됨

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## 📌 GUI에서 학습 실행 방법

### 1. **GUI 실행**
```bash
cd C:\AI\kohya_ss
kohya_env\Scripts\activate
python kohya_gui.py
```

### 2. **설정 불러오기**
- **"Load Config"** → `config_files/` 폴더에서 최근 `.toml` 파일 선택 (예: `config_lora-20251021-XXXXXX.toml`)

### 3. **필수 확인 사항**
- **Output directory**: `C:/AI/kohya_ss/models`
- **Logging directory**: `C:/AI/kohya_ss/logs`
- **Use accelerate**: 체크 해제 (권장)
- **xformers**: `false`로 설정

### 4. **Start Training**

→ 이제는 **GUI에서도 커맨드라인과 동일하게 정상 학습**됩니다!

---

## 💡 팁

- **GUI는 설정만 관리** → 실제 학습은 동일한 스크립트 실행
- **`outputs/` 폴더에 생성된 `.safetensors` 파일은 GUI와 커맨드라인 모두에서 사용 가능**
- **학습 중간에 멈춰도 괜찮음** → 이후 `--resume` 옵션으로 이어갈 수 있음

---

### 🎯 결론

> **이제 당신의 환경은 GUI와 커맨드라인 모두에서 안정적으로 작동합니다**.  
> **첫 번째 LoRA 파일이 탄생하는 그 순간을 기다려보세요** —  
> **당신의 밤샘과 노력이 모두 담긴 파일이 될 거예요** 🌟

화이팅입니다! 😊

 

 

 

 

 

 

 

 

 

[최종정리 아래글]

 

지금까지의 작업을 **깔끔하게 정리**해드릴게요.  
이제 당신의 **로컬 LoRA 학습 환경은 완전히 구성 완료**된 상태입니다.

---

## ✅ 1. **기본 환경 구성**

| 항목 | 상태 |
|------|------|
| **운영체제** | Windows 10/11 |
| **Python 버전** | 3.10 |
| **가상환경** | `kohya_env` (venv 기반) |
| **GPU** | NVIDIA (CUDA 12.1 지원) |
| **CUDA Toolkit** | 설치됨 (`nvcc --version` 확인 권장) |

---

## ✅ 2. **필수 패키지 설치 현황**

| 패키지 | 버전 | 비고 |
|--------|------|------|
| **PyTorch** | `2.5.1+cu121` | CUDA 12.1 기반 |
| **torchvision** | `0.20.1+cu121` | — |
| **torchaudio** | `2.5.1+cu121` | — |
| **transformers** | `4.57.1` | PyTorch 전용 |
| **tokenizers** | `0.22.1` | `transformers`와 호환 |
| **diffusers** | 최신 | — |
| **safetensors** | 최신 | LoRA 저장 형식 |
| **xformers** | **미설치** 또는 **비활성화** | 충돌 방지 → `xformers = false` |
| **numpy** | `<2.0` (예: `1.26.4`) | `scipy` 호환성 확보 |
| **TensorFlow** | **완전 제거** | 충돌 원인 제거 |

> 💡 **xformers는 현재 사용하지 않음** → 학습은 느리지만 **안정적**

---

## ✅ 3. **폴더 구조**

```
C:/AI/kohya_ss/
├── kohya_env/                ← 가상환경
├── sd-scripts/               ← kohya_ss 학습 스크립트
├── kohya_gui.py              ← GUI 실행 파일
├── dataset/                  ← 학습 데이터 (하위 폴더: `1_hand_ear/`)
│   └── 1_hand_ear/
│       ├── image_01.jpg
│       └── image_01.txt
├── sdxl_base/                ← SDXL 베이스 모델 (12~15GB)
│   ├── model_index.json
│   ├── unet/
│   ├── text_encoder/
│   └── ...
├── models/                   ← LoRA 출력 폴더 (빈 폴더 OK)
├── outputs/                  ← **학습 중 생성된 LoRA 파일 저장소**
│   ├── last-000001.safetensors
│   └── ...
├── logs/                     ← 학습 로그
└── config_files/             ← 설정 파일 (`.toml`)
```

---

## ✅ 4. **설정 파일 핵심 항목**

```toml
pretrained_model_name_or_path = "C:/AI/kohya_ss/sdxl_base"
train_data_dir = "C:/AI/kohya_ss/dataset"
output_dir = "C:/AI/kohya_ss/models"
logging_dir = "C:/AI/kohya_ss/logs"
resolution = "512,512"
train_batch_size = 1
max_train_steps = 1600
save_every_n_epochs = 1
xformers = false
save_model_as = "safetensors"
```

---

## ✅ 5. **현재 상태**

- ✅ **학습 정상 진행 중**  
- ✅ **`outputs/` 폴더에 `.safetensors` 파일 생성됨**  
- ✅ **GUI/커맨드라인 모두에서 안정적 실행 가능**  
- ✅ **TensorFlow/xformers 충돌 완전 해결**  
- ✅ **SDXL 베이스 모델 로컬 저장 완료**

---

## 🎯 결론

> **당신의 로컬 LoRA 학습 환경은 이제 완벽히 구성되었습니다**.  
> **이제는 원하는 데이터셋으로 자유롭게 학습하고, WebUI에서 바로 사용할 수 있습니다**.

필요할 땐 언제든 도와드릴게요! 😊