前天晚上开始我就想把我所有的 Pony 模型都重新炼制一个 Illustrious 版本，但是一个一个炼制肯定花费时间很长，主要是占用我自己的时间，不能干其他事，所以肯定要想办法弄一个批量队列的训练功能，晚上开启训练到第二天下午我下班回家。
首先是找了 B 站和秋叶lora训练整合包 github ，看到了两个尝试训练队列的方法，但是都是很久以前提出的，我尝试了不怎么管用。然后昨天晚上花费了一晚上时间，看了下整合包的代码，主要看到了对 TOML 配置的文件预处理，这也是我之前尝试旧方法失败的原因（没有预处理），然后利用 AI 把功能实现了，然后你就看到了我今天上传了百炼成神的剩余所有角色的 Illustrious 版本
下面是操作步骤：
第 0 步：
下载【秋叶lora训练整合包】，初始化好后，正常处理数据集，在训练页面正常填写配置文件，下载配置文件到整合包下面的 config\batch 文件夹下，（batch 文件夹是新建的，我这边例子就是 D:\lora-scripts-v1.10.0\config\batch )，目录你可以自己选择，但是后续的两个处理脚本中都有这个目录
第 1 步：
使用 powershell 运行 D:\lora-scripts-v1.10.0\install.ps1 脚本，初始化 venv 环境
第 2 步:
安装 nodejs 环境，因为我不会 python 所以只能用 nodejs 写一段 toml 配置文件的预处理脚本，在 D:\lora-scripts-v1.10.0 ，文件夹下执行 npm init 一直回车就行，创建 package.json 文件，然后 npm i @iarna/toml 安装处理 toml 的依赖
第 3 步：
下载右侧的附件批量训练zip并且解压，将里面的 processTomlConfig.js 和 批量训练.ps1 文件放在 D:\lora-scripts-v1.10.0 目录下，打开 Windows Terminal 执行 批量训练.ps1，训练完成之后记得清理下 config/batch 下的所有文件，否则会重复训练
封面就是训练完 17 个模型的结果图