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Usare FluxGym per un Allenamento Low VRAM con Flux LoRA

Introduzione

FluxGym è un'interfaccia web per allenare i Flux LoRAs con poca VRAM (12G, 16G, ecc.). È stato sviluppato dai Black Forest Labs usando Kohya-ss/sd-scripts e il suo obiettivo è semplificare il processo di allenamento per chi ha schede grafiche meno potenti. Qui ti riassumo i problemi comuni che puoi incontrare e le soluzioni.

Descrizione del Problema

Gli utenti affrontano vari problemi quando cercano di usare FluxGym, tipo un alto utilizzo della VRAM, problemi di implementazione, e risultati di allenamento che non coincidono.

I problemi più comuni sono:

  • Elevati requisiti di VRAM anche dopo ottimizzazioni
  • Discrepanze nei risultati dell'allenamento
  • Errori dovuti a configurazioni ambientali
  • Tempi di allenamento lenti su sistemi a bassa VRAM

Problema 1: Alto Utilizzo della VRAM

Anche con le ottimizzazioni, alcuni utenti trovano che l'uso della VRAM è ancora troppo alto. Per esempio:

AGGIORNAMENTO: Ho appena scoperto che il Florence-2 Auto-caption non stava liberando la cache... questo da solo sembra far risparmiare 4GB di VRAM! Ora, l'opzione da 20G funziona con solo 16G.

Link: Modifica GitHub

Soluzione:

  • Assicurati di scaricare l'ultima versione da GitHub.
  • Usa la funzione torch.cuda.empty_cache() per liberare manualmente la cache dove necessario.

Problema 2: Configurazioni di Allenamento

Alcuni utenti non sanno come regolare i parametri di allenamento per ottenere risultati migliori. Esempio:

quindi questa configurazione base è ottimale per un 4090? O c'è modo di guadagnare di più con un'altra configurazione?

Confronto:

  • A4500: 58 minuti (1300 passi)
  • 4090: 20 minuti (1200 passi)

Soluzione:

  • Usa la scheda avanzata per personalizzare impostazioni come epoche, tassi di apprendimento e risoluzioni.
  • Esempio di regolazione delle impostazioni:
    https://x.com/cocktailpeanut/status/1832113636367876446

Problema 3: Problemi di Configurazione dell'Ambiente

Gli errori spesso derivano da problemi di ambiente e dipendenze. Esempio:

return Variable._execution_engine.run_backward( # Chiama nel motore C++ per eseguire il passaggio all'indietro" per oltre un'ora e mezza.

Soluzione:

  • Assicurati che Python sia compatibile e verifica che tutte le dipendenze siano installate correttamente.
  • Dai un'occhiata a questa discussione per aiuto:
    https://github.com/pinokiofactory/factory/discussions/6

Problema 4: Discrepanze nei Risultati dell'Allenamento

Gli utenti segnalano risultati incoerenti quando allenano. Esempio:

qualcuno sa come regolare le impostazioni per ottenere risultati migliori quando l'allenamento originale non corrisponde alle aspettative?

Soluzione:

  • Rivedi e regola parametri come passi ed epoche in base alla qualità e dimensione del dataset.
  • Usa risoluzioni più alte per lavori dettagliati:
    https://x.com/cocktailpeanut/status/1832098084794356081

Suggerimenti Aggiuntivi

Suggerimento 1: Tieniti Aggiornato

Controlla regolarmente gli aggiornamenti per beneficiare di nuove ottimizzazioni.

Suggerimento 2: Usa Dataset Adeguati

Dataset di alta qualità e ben taggati portano a risultati di allenamento migliori.

Suggerimento 3: Interagisci con la Community

Partecipa a forum e discussioni pertinenti per supporto e consigli.

Seguendo queste strategie e suggerimenti, puoi sfruttare al meglio FluxGym per allenare i Flux LoRAs con poca VRAM. Buon allenamento!

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