1. Fork 本仓库
2. 点击丹炉启动！
3. 构建完成后会自动打开 vscode 界面自动运行 ai-toolkit 启动脚本（如未自动运行，可手动执行 ./start.sh 启动）
4. ai-toolkit 启动完成后，设置端口转发，点击终端 TERMINAL 右边的 PORT，点击 Forward a Port 添加 8675 端口转发，即可得到 Forwarded Address 地址
5. 复制 Forwarded Address 地址在浏览器中打开。

在 ai-toolkit 界面中点击 New Job，在 Model Architecture 中选择 Z-Image Turbo(w/Training Adapter)，在下方弹出的两个选项中输入以下路径：

• Name or Path：/workspace/Z-Image-Turbo
• Training Adapter Path：/workspace/zimage_turbo_training_adapter/zimage_turbo_training_adapter_v1.safetensors 或者 /workspace/zimage_turbo_training_adapter/zimage_turbo_training_adapter_v2.safetensors

/workspace/datasets（软链接到 /workspace/ai-toolkit/datasets）

每个训练集一个子目录，例如训练 lora1，则创建 /workspace/datasets/lora1 文件夹后自行将图片和标签 txt 文件拖拽上传。

/workspace/output（软链接到 /workspace/ai-toolkit/output）

训练完成的模型会输出到该目录。

自行探索

参数设置完成后，点击右上角 Create Job 即可创建训练任务，在训练任务详情页点击右上角 ▶️ 图标启动训练任务！