Käivita eelkoolituse podid ja treeni LoRA-sid oma andmetel
Käivita päris ühenodiline GPU pod jätkuvaks eelkoolituseks või kasuta hallatud LoRA järelkoolitust Fluxi, Qwen Image'i ja Wan 2.2 jaoks. Andmestikud, arveldamine, edenemine, tühistamine ja väljundid jäävad Hypereali sisse.
Alusta siit, kui oled uus
Sa ei pea kohe kõiki GPU-seadeid mõistma. Vali oma eesmärgiga sobiv tee, valmista ette üks andmestik ja lase treeningukonsoolil käivitust juhendada.
Rusikareegel: kasuta LoRA-d siis, kui vajad väikest korduvkasutatavat stiili, karakteri, toote või liikumise adapterit. Kasuta eelkoolituse pody, kui vajad täielikku kontrolli koodi, checkpointide ja tööaja üle.
- 01Decision
Choose the result you want
Pick LoRA post-training if you want downloadable .safetensors weights. Pick a pretraining pod if you need to run your own training code on a GPU machine.
Choose LoRA or pretraining - 02/infra/storage
Prepare one dataset
For LoRA, upload a zip of images or short clips in Storage and mark it as kind=dataset. For pretraining, you can attach a dataset now or bring data in after the pod starts.
Upload in Storage - 03Dashboard
Open the training console
Go to Infrastructure -> Training. The top form launches a pretraining pod; the LoRA form starts a managed fine-tune and shows your credit hold before launch.
Open /infra/training - 04One click
Launch and watch progress
Click Deploy pretraining pod or Start training. Pretraining redirects to the pod page. LoRA runs appear in the Runs list with progress, cancel, refund, and output state.
Start the run - 05Finish
Finish the run safely
Download LoRA weights when the run completes. For pretraining pods, save checkpoints and stop or terminate the pod when you are done so hourly billing stops.
Download or stop - 06Otsus
Vali soovitud tulemus
Vali LoRA järelkoolitus, kui soovid allalaaditavaid .safetensors kaale. Vali eelkoolituse pod, kui pead oma treeningkoodi käitama GPU masinas.
Vali LoRA või eelkoolitus - 07/infra/storage
Valmista ette üks andmestik
LoRA jaoks laadi Storage'isse üles zip-pakk piltide või lühikeste klippidega ja märgi see kui kind=dataset. Eelkoolituse puhul võid andmestiku lisada nüüd või tuua andmed sisse pärast podi käivitumist.
Laadi üles Storage'isse - 08Töölaud
Ava treeningukonsool
Mine jaotisse Taristu -> Treening. Ülemine vorm käivitab eelkoolituse podi; LoRA vorm alustab hallatud peenhäälestust ja näitab enne käivitust sinu krediidide kinnihoidu.
Ava /infra/training - 09Üks klõps
Käivita ja jälgi edenemist
Klõpsa Käivita eelkoolituse pod või Alusta treeningut. Eelkoolitus suunab podi lehele. LoRA jooksud ilmuvad Jooksude loendis koos edenemise, tühistamise, tagasimakse ja väljundi olekuga.
Alusta jooksu - 10Lõpeta
Lõpeta jooks turvaliselt
Kui jooks on lõpetatud, laadi LoRA kaalud alla. Eelkoolituse podide puhul salvesta checkpointid ning peata või lõpeta pod, kui oled valmis, et tunnipõhine arveldamine peatuks.
Laadi alla või peata
Mis on täna saadaval
Eelkoolituse pod
Käivita pühendatud GPU pod LLM-i, multimodaalse või jätkuva eelkoolituse jaoks oma runtime'i pildi ja andmestikuga.
- Own Docker image, GPU type, GPU count, disk, and volume size
- Optional owned dataset signed into HYPEREAL_DATASET_URL for 24 hours
- SSH, TensorBoard, API, and notebook ports opened automatically
- Oma Docker image, GPU tüüp, GPU arv, ketas ja mahu suurus
- Valikuline oma andmestik, mis on allkirjastatud HYPEREAL_DATASET_URL-i alla 24 tunniks
- SSH-, TensorBoardi, API ja notebooki pordid avatakse automaatselt
LoRA järelõpe
Treeni valitud piltide ja videote LoRA mudeleid privaatsete andmestike peal ning laadi seejärel saadud kaalud alla.
- Flux Dev, Qwen Image, Wan 2.2 Image, and Wan 2.2 I2V trainers
- Trigger word, steps, learning rate, and LoRA rank controls
- Progress, cancel, refund, webhook reconciliation, and R2 output storage
- Flux Dev, Qwen Image, Wan 2.2 Image ja Wan 2.2 I2V treenerid
- Päästikusõna, sammude, õpikiiruse ja LoRA astme juhtnupud
- Edenemine, tühistamine, tagasimakse, webhooki lepitamine ja R2 väljundi salvestus
Mitmesõlmeline eeltreeningu klaster
Planeeri ja küsi jaotatud treeninguvõimsust Mercury topoloogia ja käitusaegsete vihjetega.
- Quote GPU count, network, orchestrator, region, and storage
- Inspect topology, scheduler, NCCL, and runtime hints
- Not marketed as one-click physical multi-node launch yet
- Pakkumine GPU arvule, võrgule, orkestreerijale, piirkonnale ja salvestusele
- Kontrolli topoloogiat, plaanijat, NCCL-i ja käitusaegseid vihjeid
- Ei ole veel turundatud ühe klikiga füüsilise mitmesõlmelise käivitamisena
Ühenodiline eelkoolitus ja LoRA järelkoolitus on ühe klõpsuga. Mitmenodiline eelkoolitus jääb mahutöövooguks kuni füüsilise klastri provisjoneerimine on otsast lõpuni ühendatud.
Valitud LoRA treenerid
Flux Dev (LoRA)
Fotorealistlikud tegelased, tooted, stiilid
Universaalne valik. Treeni nägu, toodet või visuaalset stiili ja kasuta kaale kõikjal, kus Flux töötab.
Qwen Image (LoRA)
Kvaliteetsed illustratsiooni- ja tegelas-LoRA-d
Tugev stiliseeritud illustratsioonide ja Ida-Aasia tegelaskujude sarnasuse osas. Kasuta sama ZIPitud andmestiku voogu nagu Fluxi puhul.
Wan 2.2 Image (LoRA)
Stilistilised kõrge eraldusvõimega pildi-LoRA-d
Kõrge eraldusvõimega pildi LoRA Wan 2.2 baasil. Tagastab kahekordsed kõrge ja madala müraga kaalud edasijõudnud töövoogude jaoks.
Wan 2.2 I2V (LoRA)
Pildist videoks liikumise juhtimine
Treeni lühikeste videoklippide peal, et lukustada liikumine, kaameraliikumine või tegelase animatsioon. Lipulaev kohandatud video jaoks.
Krediidid hoitakse kinni, kui alustad, ning tagastatakse ebaõnnestunud esituse, ülesvoolu vea või enne kohaletoimetamist tühistamise korral.
Täielik treeningtöövoog
Eeltreening ja jätkueeltreening
Pick GPU runtime
Choose GPU type, count, Docker image, disk, volume size, framework, precision, and sequence length.
Attach data
Use an owned storage dataset or attach it later. Dataset URLs are signed for the pod at launch.
Deploy pod
The first hour is held up front, the pod is recorded locally, and normal pod lifecycle controls take over.
Train and checkpoint
Use SSH, TensorBoard, API, or notebook access, then write checkpoints under HYPEREAL_OUTPUT_DIR.
Vali GPU käitusaeg
Vali GPU tüüp, arv, Dockeri kujutis, ketas, köite suurus, raamistik, täpsus ja jada pikkus.
Ühenda andmed
Kasuta omanduses olevat salvestusandmestikku või ühenda see hiljem. Andmestiku URL-id allkirjastatakse podi jaoks käivitamisel.
Paigalda pod
Esimene tund hoitakse ette kinni, pod salvestatakse lokaalselt ning tavapärased podi elutsükli juhtnupud võtavad üle.
Treeni ja salvesta kontrollpunktid
Kasuta SSH-d, TensorBoardi, API-t või notebooki ligipääsu ning salvesta seejärel kontrollpunktid kataloogi HYPEREAL_OUTPUT_DIR.
LoRA järelõpe
Upload dataset
Upload a zip of images or short clips to Storage and mark it as kind=dataset.
Choose trainer
Pick Flux, Qwen Image, Wan 2.2 Image, or Wan 2.2 I2V and set optional LoRA hyperparameters.
Start and monitor
Hypereal holds credits, submits the run, tracks progress, and lets you cancel before delivery.
Download weights
Completed runs copy outputs into private R2 storage and expose downloadable .safetensors weights.
Laadi üles andmestik
Laadi üles ZIP piltidest või lühikestest klippidest Storage'i ja märgi see kui kind=dataset.
Vali treener
Vali Flux, Qwen Image, Wan 2.2 Image või Wan 2.2 I2V ja määra valikulised LoRA hüperparameetrid.
Alusta ja jälgi
Hypereal hoiab krediidid kinni, esitab käivituse, jälgib edenemist ja võimaldab enne kohaletoimetamist tühistada.
Laadi kaalud alla
Valmis käivitused kopeerivad väljundi privaatsesse R2 salvestusse ja teevad allalaaditavad .safetensors kaalud kättesaadavaks.
Mida meeskonnad juurutavad
Continued LLM pretraining
Spin up a reproducible PyTorch, DeepSpeed, or Nanotron pod for domain data, tokenizer experiments, or checkpoint continuation.
Character and product LoRAs
Train consistent people, mascots, products, packaging, and house styles without rebuilding prompts from scratch.
Custom video motion
Train short-clip LoRAs for repeatable camera moves, character animation, or branded motion assets.
LLM-i jätkueeltreening
Käivita reprodutseeritav PyTorchi, DeepSpeedi või Nanotroni pod domeeniandmete, tokeniseerija katsete või kontrollpunkti jätkamise jaoks.
Tegelaste ja toodete LoRA-d
Treeni järjepidevaid inimesi, maskotte, tooteid, pakendeid ja maja stiile ilma viipasid nullist uuesti ehitamata.
Kohandatud videoliikumine
Treeni lühiklipi LoRA-sid korduvate kaameraliikumiste, tegelase animatsiooni või bränditud liikumisvarade jaoks.