lora-trainer
适合需要可控、可审计的 LoRA/风格训练流程，明确用户确认步骤。
训练耗时高且占显存，需本地 GPU 与运行的 trainer API；注意资源与权限。
通过 lora-scripts-next 与本地 trainer API 编排并启动 LoRA 训练。
把 LoRA/LoKr/T‑LoRA 的训练流程一条龙管好：整理并标注数据、跑 dataset‑doctor、按图片量和显存挑 preset，给你看确认卡后通过 lora-scripts-next（mikazuki/trainer API）启动并监控 log。优先用 Anima，也支持 SD1.5、SDXL、Flux。适合要训练角色、风格或概念 LoRA 时用，避免盲目开跑。
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Prepare and launch LoRA, LoKr, or T-LoRA training through lora-scripts-next (SD-Trainer), Anima-first. Use when the user asks to train a character, style, or concept LoRA, choose parameters or repeats and epochs, start a run, or monitor training on Anima, SD1.5, SDXL, or Flux. Organize and caption the dataset, run dataset-doctor, choose a documented starting preset from image count and VRAM, show one confirmation card, then call the mikazuki API and monitor its log.
帮我安装这个 skill：https://raw.githubusercontent.com/Rinne414/lora-training-skill/main/lora-trainer/SKILL.mdcurl -fsSL "https://raw.githubusercontent.com/Rinne414/lora-training-skill/main/lora-trainer/SKILL.md"# lora-trainer — LoRA 训练编排入口 把「训练一个 LoRA」的意图，变成一次受控的训练：准备数据 → 体检 → 组装配置 → **用户确认** → 通过 trainer API 开训 → 监看 log。本 skill 默认 **Anima 优先**，也支持 SD1.5 / SDXL / Flux。 > 训练耗时、占显存、难回退。**在 `POST /api/run` 之前必须把组装好的配置摊给用户、明确确认**；未确认不开训。 底层 = `lora-scripts-next`（SD-Trainer）的 `mikazuki` FastAPI（`http://127.0.0.1:28000`，路由前缀 `/api`）。完整契约见 `../references/trainer-api.md`。 ## 适用范围（用户用的不是 SD-Trainer 时怎么办） 本 skill 的**开训与打标只针对 SD-Trainer** 的 mikazuki API——`trainer-api.md` 的契约只对它成立。**绝不要**把这套 `/api/run` body 发给别的训练器（kohya_ss GUI、OneTrainer、ai-toolkit…），它们的 API 完全不同。用户在用别的训练器时，按可移植性分层处理： 1. **体检照做**：`dataset-doctor` 与 `fix_dataset.py` 是训练器无关的（标准 kohya `<repeats>_<concept>` + sidecar caption 约定），完整可用，全程离线。