这是一个基于 AnimaLoraToolkit 的 LoRA 训练流程说明。请按照以下步骤配置并开始训练。

1. 将你的数据集压缩包（例如 my_dataset.zip）上传或移动到项目中的 AnimaLoraToolkit/Dataset/ 目录下。
2. 打开终端，进入该目录并解压：

   cd AnimaLoraToolkit/Dataset
   unzip your_dataset_name.zip  # 替换成你的文件名
   

3. 解压完成后，返回项目根目录：

   cd ../..
   

在代码编辑器中打开 AnimaLoraToolkit/config/train_my.yaml，根据你的需求修改以下项：

1. 数据集路径：将路径指向你刚才解压得到的文件夹。
2. 输出设置：找到以下字段并根据你的项目命名：

   output_dir: "./output/lokr"       # 训练模型的保存路径
   output_name: "your-model-name"    # 训练模型的保存名称
   

回到终端（确保当前在项目根目录，即可以看到 run.sh 的位置），执行启动脚本：

bash run.sh

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• AnimaLoraToolkit/Dataset/: 存放原始数据集和解压后的文件。
• AnimaLoraToolkit/config/: 存放配置文件（修改 train_my.yaml）。
• output/: 训练完成后，模型将保存在此目录下。
• run.sh: 训练启动脚本。

• 如果在解压时提示权限不足，请尝试使用 sudo unzip。
• 开始训练前，请确保已经激活了相关的虚拟环境（如项目自带的 venv）。
• 可以通过查看 anima_training.log 文件来监控训练进度。