logo
pub

FluxGym Gebruiken voor Laag VRAM Flux LoRA Training

Introductie

FluxGym is een webinterface voor het trainen van Flux LoRAs met lage VRAM (12G, 16G, enzovoort). Gemaakt door Black Forest Labs met behulp van Kohya-ss/sd-scripts, het doel is om het trainingsproces te vereenvoudigen voor gebruikers met minder krachtige GPU's. In deze notitie lopen we door de meest voorkomende problemen die gebruikers tegenkomen en geven we oplossingen.

Probleembeschrijving

Gebruikers ervaren verschillende problemen bij het gebruik van FluxGym, zoals hoge VRAM gebruik, implementatieproblemen en verschillen in trainingsresultaten.

Veel voorkomende problemen zijn onder andere:

  • Hoge VRAM vereisten, zelfs na optimalisaties
  • Verschillen in training
  • Fouten door omgevingsconfiguraties
  • Langzame trainingstijden bij lage VRAM opstellingen

Probleem 1: Hoge VRAM Gebruik

Zelfs met de optimalisaties vinden sommige gebruikers het VRAM gebruik nog steeds te hoog. Bijvoorbeeld:

UPDATE: Ik heb net geleerd dat de Florence-2 Auto-caption de cache niet aan het legen was... dit alleen al lijkt 4GB VRAM te schelen! Nu draait de 20G optie met maar 16G.

Link: GitHub Wijziging

Oplossing:

  • Zorg ervoor dat je de laatste versie van GitHub haalt.
  • Gebruik de torch.cuda.empty_cache() functie om handmatig de cache te legen waar nodig.

Probleem 2: Trainingsconfiguraties

Sommige gebruikers weten niet hoe ze de trainingsparameters moeten aanpassen voor betere resultaten. Voorbeeld:

dus deze basisconfiguratie is optimaal voor een 4090? Of kan er meer snelheid uit gehaald worden met een andere config?

Vergelijking:

  • A4500: 58 minuten (1300 stappen)
  • 4090: 20 minuten (1200 stappen)

Oplossing:

  • Gebruik de geavanceerde tab om instellingen zoals epochs, leersnelheden en resoluties aan te passen.
  • Voorbeeld van instellingen aanpassing:
    https://x.com/cocktailpeanut/status/1832113636367876446

Probleem 3: Problemen met Omgevingsinstellingen

Fouten komen vaak voort uit omgevings- en afhankelijkheidsproblemen. Voorbeeld:

return Variable._execution_engine.run_backward( # Roept de C++ engine aan om de achterwaartse pass uit te voeren” al meer dan een uur en een half.

Oplossing:

  • Zorg ervoor dat Python compatibel is en controleer of alle afhankelijkheden correct zijn geïnstalleerd.
  • Bekijk deze discussie voor hulp:
    https://github.com/pinokiofactory/factory/discussions/6

Probleem 4: Verschillen in Trainingsresultaten

Gebruikers melden inconsistente resultaten bij het trainen. Voorbeeld:

weet iemand hoe je instellingen kunt aanpassen voor betere resultaten als de originele training niet aan de verwachtingen voldoet?

Oplossing:

  • Bekijk en pas parameters zoals stappen en epochs aan, afhankelijk van de kwaliteit en grootte van de dataset.
  • Gebruik hogere resoluties voor gedetailleerd werk:
    https://x.com/cocktailpeanut/status/1832098084794356081

Extra Tips

Tip 1: Blijf Op De Hoogte van Updates

Controleer regelmatig op updates om te profiteren van nieuwe optimalisaties.

Tip 2: Gebruik Juiste Datasets

Hoogwaardige en goed getaggede datasets leiden tot betere trainingsresultaten.

Tip 3: Neem Deel aan de Gemeenschap

Neem deel aan relevante forums en discussies voor ondersteuning en advies.

Door deze strategieën en tips te volgen, haal je het meeste uit FluxGym voor het trainen van Flux LoRAs met lage VRAM. Veel plezier met trainen!

SHARE