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螺钿垂直模型训练项目 - 开始前必读

项目版本:v2.0 - HuggingFace协作版 更新时间:2026-02-08


🎯 快速导航(按角色)

👨‍🏫 如果你是教师(项目负责人)

请按顺序阅读:

  1. HuggingFace仓库管理指南-教师版.md ⭐首先看这个
  2. 项目完整说明-给学生.md(了解整体架构)
  3. CLAUDE.md(训练约束和标准)

立即行动

  • 创建HuggingFace模型仓库(数据集仓库已创建✅)
  • 准备3-5张种子图片并标注
  • 运行upload_to_hf.py上传种子数据
  • 分发学生操作手册给学生

👨‍🎓 如果你是学生(参与训练)

只需看这一个文档

  • 学生操作手册-HuggingFace协作版.md ⭐只看这个就够了

包含:

  • 注册HuggingFace账号
  • 下载种子数据
  • 数据标注流程
  • 上传标注到HF
  • 本地训练(如有GPU)
  • 常见问题FAQ

估计时间:30分钟即可上手


📦 HuggingFace仓库信息

数据集仓库(已创建)✅

URL: https://huggingface.co/datasets/KaKa427/luodian-training-data
Owner: KaKa427
License: CC BY-NC-SA 4.0 (禁止商业使用)
Visibility: Public(学生可直接访问)
用途: 存储图片标注数据
README: HuggingFace_Dataset_README.md
上传脚本: upload_to_hf.py

模型仓库(已创建)✅

URL: https://huggingface.co/KaKa427/luodian-vertical-model
Owner: KaKa427
License: CC BY-NC-SA 4.0
Visibility: Public
用途: 存储训练的Checkpoints
README: HuggingFace_Model_README.md(已准备)

⚠️ 许可证重要说明

CC BY-NC-SA 4.0 核心要点

✅ 你可以

  • 用于学术研究、课程作业、毕业设计
  • 下载使用、修改改进
  • 论文发表(需署名)

❌ 你不可以

  • 商业使用(这是最重要的限制)
  • 出售数据或模型
  • 用于商业产品或服务

署名要求

数据来源:KaKa427/luodian-training-data
许可证:CC BY-NC-SA 4.0
指导教师:[教师姓名]

🚀 项目核心目标

训练一个现代螺钿产品设计专用AI模型,能够:

  1. 生成高质量螺钿产品设计图
  2. 输出包含尺寸、工艺的技术参数(工厂落地)
  3. 结合2026时尚元素(哪吒、京剧、国潮)
  4. 可批量化生产设计图

不是:复古大漆螺钿、复杂艺术品 而是:木胎贝母螺钿、简约几何、可量产


📚 完整文档列表(按重要性)

⭐⭐⭐ 核心文档(必读)

文档名 适用对象 说明
学生操作手册-HuggingFace协作版.md 学生 完整的上手指南
HuggingFace仓库管理指南-教师版.md 教师 仓库管理、审核PR
CLAUDE.md 所有人 训练约束、术语标准
项目更新说明-20260208-v2.md 所有人 v2.0重要变更

⭐⭐ 重要文档(参考)

文档名 用途
data/dataset_schema.json 数据格式定义(17字段)
data/tags_mapping.json 口语→专业术语映射
data/标注工作流程.md 详细标注步骤
项目完整说明-给学生.md 项目整体架构

⭐ 技术文档(遇到问题时看)

文档名 用途
显存优化策略.md 8GB显存训练方案
训练监控工具说明.md TensorBoard使用
视觉基座模型评估.md 技术选型说明

🛠️ 技术栈总览

核心组件

  • 基座模型:LLaVA-1.5-7B (13.16GB) ✅已下载
  • 微调技术:QLoRA (4bit量化 + LoRA)
  • 显存优化:xformers + Gradient Checkpointing + PagedAdamW 8bit
  • 协作平台:HuggingFace(替代Git LFS)
  • 版本管理:Git(代码) + HuggingFace(数据+模型)

已安装工具(独立训练环境 venv/)

  • Python: 3.11.9
  • PyTorch: 2.4.0+cu121(CUDA 12.1)
  • transformers: 4.44.2
  • peft: 0.18.1
  • bitsandbytes: 0.49.1
  • accelerate: 1.12.0(已打补丁,修复4bit dispatch bug)
  • sentencepiece: 0.2.1 + protobuf: 6.33.5(tokenizer必须)
  • xformers: 未安装(不影响基础训练)
  • huggingface_hub: 已包含
  • MCP服务器:Filesystem, GitHub, Sequential Thinking
  • 环境位置: 螺钿垂直模型/venv/(独立于ComfyUI的venv311)

📅 项目时间线

日期 里程碑 目标 状态
2月8日 环境搭建 所有工具就绪 ✅已完成
2月8日 HuggingFace集成 仓库+文档+脚本 ✅已完成
2月9日 Phase 1 验证 独立venv+单图训练验证 ✅已完成(loss=0.6076)
2月10日 收集图片 10-20张种子图片 ⏳进行中
2月12日 开始标注 学生熟悉流程 ⏳待开始
2月15日 Checkpoint 1 50张标注完成+首次训练 ⏳待开始
2月28日 Checkpoint 2 100张标注 ⏳待开始
3月15日 最终模型 发布HuggingFace ⏳待开始

🔗 快速链接

在线资源

本地文件

  • 训练脚本:训练脚本/train_llava_qlora_xformers.py
  • 标注工具:data/interactive_labeling.py
  • 数据格式:data/dataset_schema.json

💬 获取帮助

遇到问题?

  1. 查看FAQ:学生操作手册中的常见问题部分
  2. 查找文档:根据上面的分类找到对应文档
  3. 询问同学:在项目群讨论
  4. 联系教师:复杂技术问题

汇报进度

  • 定期在群里更新标注进度
  • 遇到阻塞及时提出
  • 完成里程碑后通报

✨ 项目亮点

  1. 🆕 填补空白:首个螺钿垂直AI模型
  2. 🏭 工厂导向:可落地的设计工具(非艺术概念)
  3. 🌏 现代审美:2026时尚+中国传统工艺
  4. 🤝 完整协作体系:HuggingFace异地协作
  5. 📐 标准化流程:口语输入→专业术语自动转换
  6. ⚖️ 开放许可:CC BY-NC-SA 4.0(学术使用友好)

🎯 成功标准

数据集目标

  • 最小:50张(可启动训练)
  • 推荐:100-200张(稳定效果)
  • 理想:300+张(生产级)

质量标准

  • 标注准确率:≥90%
  • 工艺可行性:100%(所有设计必须可工厂生产)
  • 术语一致性:100%(参考tags_mapping.json)

开始前请确认

  • 我已阅读适合我角色的核心文档
  • 我理解CC BY-NC-SA 4.0许可证(禁止商用)
  • 我知道在哪里找到帮助
  • 我准备好开始标注/管理了

祝项目顺利! 🎉


文档版本:v2.0 最后更新:2026-02-08 项目负责:KaKa427 技术支持:Claude Code