nhuquangls/ha379-ltx-lora

ha379 LTX-2.3 LoRA Training Repo

Repo này chứa sẵn dataset và file config để train LoRA LTX-2.3 với ostris/ai-toolkit.

1) Clone repo

git lfs install
git clone https://huggingface.co/nhuquangls/ha379-ltx-lora
cd ha379-ltx-lora
git lfs pull

1.1) Kiểm tra đã kéo file thật từ repo

Kiểm tra file patch có phải file thật hay chỉ là Git LFS pointer:

head -n 3 patches/ai-toolkit/jobs/process/BaseSDTrainProcess.py

Nếu thấy nội dung dạng:

version https://git-lfs.github.com/spec/v1
oid sha256:...
size ...

thì đó là pointer, chưa phải file thật. Hãy chạy lại:

git lfs pull

2) Cấu trúc dữ liệu trong repo

Dataset đã nằm sẵn tại:

dataset/ha379

Mỗi ảnh có caption .txt tương ứng cùng tên file.

3) Cài AI Toolkit

git clone https://github.com/ostris/ai-toolkit.git
cd ai-toolkit
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --no-cache-dir torch==2.9.1 torchvision==0.24.1 torchaudio==2.9.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
pip install -r requirements.txt

4) Áp dụng patch resume checkpoint (quan trọng)

Mặc định AI Toolkit chọn checkpoint resume theo ctime, có thể chọn sai khi file được copy/sync.

Repo này có sẵn file đã patch để chọn checkpoint theo tên file step (..._000000300.safetensors).

Sau khi clone ai-toolkit, thay file như sau:

cp /root/ha379-ltx-lora/patches/ai-toolkit/jobs/process/BaseSDTrainProcess.py /root/ai-toolkit/jobs/process/BaseSDTrainProcess.py

Nếu bạn clone ở path khác, đổi lại đường dẫn cho đúng.

5) Copy config và sửa đúng path dataset

Ví dụ làm việc trong /root:

cp /root/ha379-ltx-lora/train_lora_ltx23_ha379.yaml /root/ai-toolkit/

Mở file config và sửa datasets[0].folder_path thành đường dẫn tuyệt đối đến dataset trong repo bạn vừa clone.

Ví dụ:

datasets:
  - folder_path: /root/ha379-ltx-lora/dataset/ha379

Lưu ý: nếu repo clone ở đường dẫn khác, phải sửa folder_path theo đúng vị trí thực tế.

6) Chạy train bằng tmux + log realtime

cd /root/ai-toolkit
source venv/bin/activate

# tạo session tmux chạy train nền
tmux new-session -d -s ltx23_ha379 'cd /root/ai-toolkit && source venv/bin/activate && HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1 python run.py /root/ai-toolkit/train_lora_ltx23_ha379.yaml -l /root/ai-toolkit/output/ltx23_ha379_train.log'

Theo dõi realtime

# cách 1: xem trực tiếp trong tmux
tmux attach -t ltx23_ha379

# cách 2: tail log realtime
tail -f /root/ai-toolkit/output/ltx23_ha379_train.log

Thoát tmux mà không dừng train

Trong tmux bấm:

Ctrl+b rồi nhấn d

Dừng train

tmux kill-session -t ltx23_ha379

7) Checkpoint và output

Output nằm ở thư mục:

/root/ai-toolkit/output/ha379_ltx23_lora

Các file .safetensors là checkpoint LoRA dùng để inference/final publish.

8) Push lên Hugging Face Hub (thủ công)

Nếu dừng train giữa chừng mà vẫn muốn up checkpoint lên Hub, có thể upload thủ công từ thư mục output bằng huggingface_hub hoặc git lfs.

9) Resume từ trạng thái đã backup trong repo

Repo có sẵn bộ resume tại:

resume_state/ha379_ltx23_lora

Bao gồm:

• ha379_ltx23_lora_000002100.safetensors
• optimizer.pt
• config.yaml

Khôi phục để resume

mkdir -p /root/ai-toolkit/output/ha379_ltx23_lora
cp /root/ha379-ltx-lora/resume_state/ha379_ltx23_lora/* /root/ai-toolkit/output/ha379_ltx23_lora/

Sau đó chạy lại lệnh train như bình thường, AI Toolkit sẽ tự resume từ checkpoint cao nhất theo tên file.

---

Trigger word trong config hiện tại: ha379