project/
├── configs/
├── data/
├── experiments/
├── modelos_entrenados/
├── src/
├── pyproject.toml
└── README.md
Contiene el código fuente principal del proyecto.
Aquí debe vivir toda la lógica reutilizable:
- Entrenamiento de modelos
- Generación de imágenes
- Evaluación de métricas
- Carga de datasets
- Utilidades comunes
- Manejo de LoRAs y merges
La idea es que los notebooks y scripts llamen funciones desde esta carpeta en lugar de implementar la lógica directamente.
Contiene notebooks de experimentación (.ipynb).
Su objetivo es:
- Probar nuevas ideas
- Analizar resultados
- Visualizar métricas
- Comparar modelos
- Realizar pruebas exploratorias
Los notebooks deben mantenerse lo más livianos posible, reutilizando funciones definidas en src/.
Contiene archivos de configuración (.yaml).
Cada archivo representa un experimento o configuración específica:
- Hiperparámetros de entrenamiento
- Configuración de LoRA
- Parámetros de generación
- Rutas de datasets
- Configuración de evaluación
Esto permite reproducir experimentos sin modificar el código fuente.
La idea es que los .yaml para colocar las configuraciones que se usaran para cada estilo pictorico, personaje u componente visual.
Almacena los datos utilizados por el proyecto.
Ejemplos:
- Dataset original descargado
- Metadatos procesados
- Imagenes generadas
- Conjuntos de evaluación
Esta carpeta no debería contener resultados de modelos ni checkpoints.
Contiene todos los artefactos generados por el proyecto.
Ejemplos:
- LoRAs entrenados
- Checkpoints
- Imágenes generadas
- Métricas calculadas
- Resultados de evaluación
Todo archivo producido por el proyecto debería almacenarse aquí
Archivo de configuración de PDM.
Define:
- Dependencias
- Versión del proyecto
- Scripts ejecutables
- Configuración del entorno
Warning
ESTO SE DEBE DE IMPLEMTENAR (TODO)
Documentación principal del proyecto.
Debe incluir:
- Descripción general
- Instrucciones de instalación
- Uso básico
- Organización del repositorio
- Referencias relevantes