训练步长

Step（步）:模型训练时ai模型会根据标注生成一个图片，并与学习图片进行对比，通过对比的结果调整嵌入向量。这样的一个流程就被称为“一步”。

如果一个训练集中有50张图片，每张图片设定为要训练10次，所以训练完这一组数据集需要50*10=500步。

Epoch（轮）:一个训练集里面的全部图片按照规定的训练次数训练完一次，被称之为训练完“一轮”。参考刚才的例子，500步就是该训练集的一轮所需要的步数。

max_train_epochs(最大训练轮数)：通常我们使用这个概念来控制训练一个模型的总步数。模型训练的总步数=max_train_epochs*Epoch。比如刚才的例子中，一轮是500步，假设我们训练的最大轮数是10，那么训练的总步数就是500*10=5000步。

train_batch_size(训练批次大小)：模型训练可以一次学习多个图片，如果将这个参数设置为8，那么训练时ai会一次训练8张图片，缩短训练所需要的时间。

学习率

学习率可以理解为ai学习时的强度。学习率过高会导致过拟合，学习率过低会导致欠拟合。

 过拟合：训练出的模型过于匹配训练数据，导致在新数据集中无法生成较好的新结果。在ai画图中的表现就是生成的图片过于和训练集中的图片相似，无法生成差异化的内容。

欠拟合：训练出的模型过于不匹配训练数据，导致新数据集中生成的结果与预期相差过大。反映在ai画图里就是生成的图片完全不像训练集里的图片。

在训练中通常过拟合的概率会大于欠拟合，因此学习率通常会设置在比较低的水平，通常用0.0001即可。

当训练的数据集较大时，需要设置较小的学习率。因为数据越多，损失曲面更复杂，在高学习率的情况下容易导致训练不稳定。

在训练中通常会增加学习率调度器，使训练过程中的学习率逐渐降低，可以保证后期避免过拟合。

网络维度

network rank/network dimension:网络秩，该值越大，从原始的矩阵中抽取出来的行列就越多，需要微调的数据量就越多，就可以容纳下更多的概念。

这个值会直接影响lora模型的大小，与模型大小是正相关关系。在训练三次元这种画面细节较多的模型时，通常会调高这个值；在训练二次元这种画面细节相对较少的模型时，通常会调低这个值。比如训练二次元人物，只需要设置为32就可以；如果要训练画风，就需要设置为更高的值。

network alpha:用于调节lora作用于原模型程度的参数。alpha和rank的比值等于“减弱权重程度”。alpha不超过rank，越接近于rank，则对原模型权重的影响越小。越接近于0，则对权重的微调作用越显著。通常会设置为rank的0.5~1倍之间。

性能参数

mixed_precision（混合精度）：在深度学习中通常使用32位浮点数进行训练，但是实践证明训练ai模型不需要这么高的精度，因此通常可以设置为16位，可以节约大量的显存。

cache_latent（缓存图像latent）：可以在学习前一次性地将图片缓存到显存里，后面再反复调用，可以有效提升训练速度。

xfomers：英伟达显卡的硬件级别优化，可以提升训练速度。