Update app.py

app.py

@@ -23,6 +23,7 @@ from diffusers import (
 from transformers import CLIPTextModel, CLIPTokenizer
 from peft import LoraConfig
 import logging
+from safetensors.torch import save_file
 
 # Configurar logging
 logging.basicConfig(level=logging.INFO)
@@ -261,12 +262,13 @@ class LoRAImageTrainer:
             output_dir = f"./lora_models/{job_id}"
             os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
 
-            # ✅ ÚNICA ALTERAÇÃO: SALVAR APENAS OS ADAPTADORES LORA
-            unet.save_pretrained(
-                output_dir,
-                safe_serialization=True,
-                selected_adapters=["default"]
-            )
+            # ✅ ✅ ✅ CORREÇÃO DEFINITIVA: SALVAR APENAS OS PESOS DO LORA ✅ ✅ ✅
+            # Extrair apenas os pesos do adaptador
+            adapter_state_dict = unet.state_dict()
+            adapter_weights = {k: v for k, v in adapter_state_dict.items() if "lora_" in k}
+
+            # Salvar como safetensors
+            save_file(adapter_weights, f"{output_dir}/adapter_model.safetensors")
 
             # Criar adapter_config.json
             lora_config_dict = {