AI Toolkit的特定层训练功能允许用户针对性地优化模型的部分结构，操作流程如下：
- Edit Configuration File: in
network部分添加only_if_containsparameters, for example:network: type: "lora" linear: 128 linear_alpha: 128 network_kwargs: only_if_contains: - "transformer.single_transformer_blocks.7.proj_out" - "transformer.single_transformer_blocks.20.proj_out" - 选择目标层：需要精确知道层名称，通常来自模型架构文档，示例中选择了transformer模块的第7和第20个投影层
- priming training：使用修改后的配置文件运行
python run.py config/my_config.yml，工具将仅更新指定层的权重
此功能特别适合以下场景：
- 修复模型某些层性能不足的问题
- 进行对比实验分析不同层对输出的影响
- 在有限资源下优先优化关键组件
注意：过度特定层训练可能导致模型整体协调性下降，建议配合验证集监控效果。
This answer comes from the articleAI Toolkit by Ostris: Stable Diffusion with FLUX.1 Model Training ToolkitThe
May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 如何使用AI Toolkit进行特定神经网络层的训练？
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