ostris/aitoolkit 面向 Stable Diffusion 生态，提供 Web UI 与 CLI 进行 LoRA 训练、数据集预处理与 checkpoint 管理。容器默认期望 NVIDIA GPU（--gpus all）与大容量 /workspace 数据集卷，训练任务 CPU/内存峰值高。不适合 常规无 GPU 的 Kubernetes Deployment——正确用法是专用 GPU 节点上单次 Job 或交互式 docker run -it，完成后释放资源。与 kohya-ss 相比工具链更集成；生产应 pin CUDA 基础镜像 tag 并挂载输出模型至对象存储。

快速启动

docker run -d --name aitoolkit \
  --gpus all \
  -p 7860:7860 \
  -v $(pwd)/data:/workspace/data \
  docker.io/ostris/aitoolkit:latest

推荐实践

docker run -d --name aitoolkit \
  --gpus all \
  --restart unless-stopped \
  -p 7860:7860 \
  -v /data/ai/datasets:/workspace/data \
  -v /data/ai/output:/workspace/output \
  -e CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 \
  docker.io/ostris/aitoolkit:0.3.0

核心参数说明

• --gpus all — 启用 NVIDIA GPU 训练
• -p 7860:7860 — Gradio/Web UI 端口
• -v .../data:/workspace/data — 训练数据集目录
• -v .../output:/workspace/output — checkpoint 与 LoRA 输出
• -e CUDA_VISIBLE_DEVICES — 指定可见 GPU 编号
• 资源 — 训练峰值显存可达 12Gi+，勿与推理混部