一、镜像介绍

AI Toolkit 是由开发者 Ostris 精心打造的一站式扩散模型训练套件，专为现代AI创作需求设计。该项目最大亮点在于其对消费级硬件设备的深度优化，让用户无需依赖昂贵的企业级GPU，即可在本地或个人设备上完成高质量的模型训练与微调。无论是初学者希望快速入门，还是有经验的开发者追求更灵活的训练方式，AI Toolkit 都提供了高度易用的图形化界面（GUI）和命令行（CLI）两种操作模式，极大降低了使用门槛。

核心特点

• 广泛模型兼容：全面支持当前主流扩散模型，包括 FLUX.1、SDXL、Stable Diffusion 1.5 等，并持续引入新模型，确保用户能使用到最新技术；

• 消费级硬件友好：针对有限硬件资源优化，例如实测可在 NVIDIA RTX 3090（24GB显存）上流畅微调 FLUX Dev 等大型模型，大幅降低设备门槛；

• 多模态训练支持：不仅支持图像模型训练，还集成视频生成模型（如 Wan I2V）训练功能，扩展创作维度；

• 跨平台灵活部署：除了本地运行，还提供对 Runpod 等云服务的官方模板支持，便于不同使用场景下的快速部署。

功能亮点

• 提供清晰直观的WebUI界面，集成作业实时监控、GPU资源查看、训练日志显示等实用功能；

• 支持包括 LoRA 微调在内的多种常用训练方式，适应不同精度和效率需求；

• 内置批次处理优化与每一项配置的详细说明文档，降低调试复杂度；

• 项目保持活跃更新，近期推出了视频模型训练优化及更多架构支持。

支持与资源

AI Toolkit 由独立开发者 Ostris 维护，并通过 GitHub Sponsors、Patreon 和 PayPal 接受社区赞助。项目亦受到包括 a16z、Replicate、Hugging Face 在内的多家知名科技公司支持。

为帮助用户快速上手，社区提供了丰富的学习资源：

• 详细视频教程如《在 RTX 3090 上微调 Flux Dev》；

• 完整的 Runpod 云平台部署指南及配套讲解视频；

• 不断完善的官方文档，UI中内嵌设置项说明，鼠标悬停即可查看提示。

星海智算平台已经为大家部署好这个镜像，开箱即用，下面为大家介绍一下，如何在星海智算平台上使用。

星海智算平台https://spacehpc.com/user/register?inviteCode=57833422

具体操作

1.从官网进入平台

2. 在GPU实例界面中选择创建实例

3.选择好所在区域、所需配置、计费方式后在镜像市场搜索AIToolKit镜像

4.开机后等模型加载几分钟 点击应用服务

打开界面如下：

一、创建数据集

点击左侧菜单栏Datasets，上传自己的数据集。数据集需要三个文件夹，分别存放初始图、结果图和训练图。

例：

1.创建存放初始图文件夹，名为con。

2.创建存放结果图文件夹，名为res。

3.创建存放需训练图文件夹，名为test。

创建完三个文件夹后，将自己的各个图片分别存放在各文件夹中。其中res文件夹中不仅需要存放结果图，还要存放对应图片的关键词文本。文本和对应的结果图名称需一致，并且初始图和他对应的结果图的名称也要一致、图片大小均一致(指xx*xx像素)。

1).con中数据

2).res中数据

3).test中数据(该文件夹中数据用来测试训练模型)

二、创建训练任务

点击左侧菜单栏New Job，创建任务。

1.设置训练模型名称

2.设置训练模型

3.设置训练多少步后生成一个模型文件，最多生成几个

4.设置训练总步数

5.设置分辨率(根据显卡算力设置分辨率)

6.设置初始图和结果图文件夹

7.设置训练图关键词

8.点击show Advanced可查看任务具体信息

9.点击右上角create job，等待训练完成。

三、训练

每训练完固定步数，如上面设置的250步，可点击samples中查看训练图片的效果

问题解决

如果运行时出现连接问题，可以在控制台登录自己的huggingface

输入自己huggingface token并确认再重新运行