kohya-ss

import argparse
import csv
import glob
import os
from pathlib import Path

import cv2
import numpy as np
import torch
from PIL import Image

kohya-ss

# 仮に logs に入れたら以下のように指定
# --lr_scheduler_type logs.stepwise_linear_decay_lr_scheduler.get_stepwise_linear_decay_lr_scheduler 
# --lr_scheduler_args "step_a=50" "step_b=80" "factor_1=1.0" "factor_2=0.1"
#
# step_a までの学習率： 指定した learning_rate * factor_1
# step_a から step_b まで： 線形に減少（増加）
# step_b からの学習率： 指定した learning_rate * factor_2

from torch.optim.lr_scheduler import LambdaLR

kohya-ss

# Apache License 2.0
# 使用法は gist のコメントを見てください
import argparse
import importlib
import json
import os
import random
import time
import traceback
import tomli

kohya-ss

# Apache License 2.0
# 使用法は gist のコメントを見てください
import time
import argparse
import os
import json
import tomli
import traceback
from typing import Any, Dict, List, Optional, Union, Iterator

kohya-ss

# License: Apache 2.0

from typing import Dict, Optional
import struct
import json

import numpy as np
import torch

kohya-ss

# ライセンスは Apache License 2.0 です。
# お勧めのオプションは：
# --flash_attn --q8_kv_cache --n_gpu_layers <GPUのVRAMに応じて> --n_ctx <VRAMとモデルのcontext lengthに応じて> 

import argparse
import random
import msvcrt  # Windowsの場合
import toml
from typing import List, Optional, Union, Iterator

kohya-ss

# client_v4.py

"""
Message Box MCP Client

インストール方法等はserver_v4.pyを参照。

## 使用法

メッセージ取得: