# @agency-lang/lora 中文文档

规范地址：https://npmcn.com/package/%40agency-lang/lora/

版本：0\.0\.1
npm 元数据更新时间：2026-09-30T14:23:31.272Z
中文译文更新时间：2026-11-06T06:12:54.973Z
软件包许可：ISC

本文由上游 README 翻译，可能存在偏差，请结合原文核对 API、命令与配置。版权与许可归原作者所有。

原始 npm 页面：https://www.npmjs.com/package/%40agency-lang/lora
原文对照：https://npmcn.com/package/%40agency-lang/lora/?lang=original
项目主页：https://github.com/egonSchiele/agency-lang

## 关键信息（来自 npm 元数据）

- 包体积（解压后）：90.5 kB，14 个文件
- 模块格式：ES Module
- TypeScript 类型：包内自带
- 运行依赖：0 个
- peer 依赖：agency-lang \>=0\.26\.0
- 首次发布：2026-09-30T14:21:51.076Z
- 最新版本发布：2026-09-30T14:23:30.856Z
- 近 30 天下载量：4569（2026-10-05 至 2026-11-03，npm 官方下载统计）
- 已发布版本数：2（近 12 个月 2 个）

## 中文简介

本地SDXL图像模型的LORA列车适配器

## 安装

```sh
npm install @agency-lang/lora
```

也可以使用：`pnpm add @agency-lang/lora`、`yarn add @agency-lang/lora`、`bun add @agency-lang/lora`

## README

# @ general-lang/lora

从以下文件夹中为本地 SDXL 图像模型培训一个 LoRA 适配器: 图片,来自Agency。 一个LORA适配器是一个小文件, 数十兆字节, 从几十个例子中教给一个模型一种风格或字符. 一切运行在这台机器上, 与拥抱相接下线.

## 安装

```
npm install @agency-lang/lora
```

训练需要Python `agency local serve` 图像 服务器的软件包已安装(服务器、扩散器和保险箱随同) ,他们。 基础模型必须已经下载 :

```
agency local download diffusers:Laxhar/noobai-XL-1.1
```

## 使用量

```ts
import { trainLora, loraInfo, STYLE_TAGS } from "pkg::@agency-lang/lora"

node main() {
  const r = trainLora(
    "./drawings",
    "pen and ink",
    "diffusers:Laxhar/noobai-XL-1.1",
    "./adapters/sketch.safetensors",
    steps: 1000,
    flip: true,
    samplePrompts: ["pen and ink, a cat on a chair"],
  )
  if (isFailure(r)) { print("failed: ${r.error}"); return }
  print("adapter at ${r.value.path} after ${r.value.minutes} minutes")
}
```

`trainLora` 筹集 `lora::train` 在它开始之前,与文件夹 基础模型、输出路径、步骤和估计分钟,所以 你同意用你面前的数字进行整个运行 无所事事, 文件夹里的任何内容都不会被读取,直到你回答。 将适配器写入您的 `client.adaptersDir` 运行 图像服务器在第一次请求时以名称加载它 :

```ts
generateImageLocal("pen and ink, a cat on a chair", "diffusers:Laxhar/noobai-XL-1.1", lora: "sketch")
```

## 两个函数和常数

| 导出 | 任务 |
| --- | --- |
| `trainLora(imagesDir, trigger, base, outPath, ...)` | 训练一个适配器。 几分钟 涨薪 `lora::train`。 。 。 . |
| `loraInfo(path)` | 读取适配器文件头:基模型,触发,分级,步骤,大小. 涨薪 `lora::info`。 。 。 . |
| `STYLE_TAGS` | 标记标题应该放下, 这样样式会绑住触发词 . |

这里没有标题循环和预览功能 。 两者 是您自己的几行代码, 相对于您已有的工具 `examples/` 文件夹有: `captionFolder.agency` (单位:千美元)`glob`, (中文(简体) ), `tagImage`页:1 过滤器对 `STYLE_TAGS`, (中文(简体) ), `write`和 `previewAdapter.agency` (两个) `generateImageLocal` 有一颗种子的电话, `writeBinary`, (中文(简体) ), `pasteImages`) (中文(简体) ).

## 把手

8个设置是参数,因为一个人判断样本网格 会改变它们 其余的固定在第一次运行所用的数值上, 在一个词典的顶端 `trainer/rules.py`,每个评论.

| 参数 | 默认 | 为什么你会改变它 |
| --- | --- | --- |
| `trigger` | 所需经费 | 适者所答之词. 一个真正的短语学得更快,并保持了基模对它的想法;一个无稽之谈拥有了符号. |
| `steps` | 1 000个 | 主拨. 太少了,风格微弱;太多了,每个输出都是训练形象. 由网格判断. |
| `rank` | 16个 | 适配器能持多少:8为作风格取出,16为作角色取出,32为作角色取出衣橱取出. 军衔翻了一倍. |
| `learningRate` | 1个e-4 | 如果网格变好后会变坏,就把它减半. |
| `resolution` | 第1024号 | 768次列车首发快两倍. |
| `flip` | 虚假 | 用镜像复制一个小集。 离开一个不对称的字符. |
| `seed` | 1个 | 可重复性,而第二种子是廉价的第二意见. |
| `samplePrompts`, (中文(简体) ), `sampleEvery` | 无,250 | 每个检查站前后应提供什么。 网格是如何判断运行的. |

## 说明

每个图像可能都有一个标题旁边, `a.txt` 旁边 `a.png`,与 逗号分隔的布鲁标记:图片中的内容,而不是其绘制方式. 触发词在每一个标题之前。 如果每个标题都说 `monochrome, sketch`模特儿学会了这些词的风格 触发器什么也学不到,这就是 `STYLE_TAGS` 这是为. `std::vision`是因为 `tagImage` 在此词汇中写入标记 .

## 数字

在1024x1024对Noobai-XL 1.1的M5 Ultra上,排名16:约0.8 s a 步骤,所以一千步 与样本网格大约15分钟 适配器为93 MB. 内存保持在30GB以下.

## 常见问题

### @agency-lang/lora 是什么？

本地SDXL图像模型的LORA列车适配器

### 如何安装 @agency-lang/lora？

在项目目录运行 npm install @agency-lang/lora，或使用 pnpm add / yarn add / bun add。它还需要宿主项目提供 peer 依赖：agency-lang（\>=0\.26\.0）。npm 7 及以上与 pnpm 8 及以上默认会自动安装必需的 peer 依赖，Yarn 需要手动安装。

### @agency-lang/lora 支持 TypeScript 吗？

支持。包内自带 TypeScript 类型声明（package\.json 声明了 types 入口），安装后即可获得类型提示，无需再安装 @types 包。

### @agency-lang/lora 支持 ESM 还是 CommonJS？

以 ES Module 形式发布，推荐使用 import 引入。在 CommonJS 项目中，Node\.js 20\.19\+ / 22\.12\+ 可以直接 require\(\) 不含顶层 await 的 ES Module，更早的版本需要改用动态 import\(\)。

### @agency-lang/lora 可以商用吗？

@agency-lang/lora 使用 ISC 许可。宽松许可：允许商业使用、修改和再分发，通常只需在分发时保留原版权与许可声明。以上为概括，不构成法律意见，请以许可原文为准。

### @agency-lang/lora 的下载量有多少？

根据 npm 官方下载统计，@agency-lang/lora 在 2026/10/05 – 2026/11/03 这 30 天内被下载 4,569 次，日均约 152 次。下载量会把 CI 构建、镜像同步和作为其他包依赖的安装一并计入，适合横向比较热度，不能直接等同于使用人数。

### @agency-lang/lora 还在维护吗？

最新版本 0\.0\.1 发布于 2026/09/30（1 个月前）；至今共发布 2 个版本，其中过去 12 个月发布了 2 个；首次发布于 2026/09/30。发布频率只是参考信号：功能稳定的工具可能很少需要更新，建议结合源码仓库的 issue 和提交记录判断。