低显存环境的FLUX.1训练解决方案
针对24GB以下显存设备，可通过以下步骤实现训练：
- 启用量化模式: Setting in the configuration file
quantize: true，该选项会压缩模型参数占用，降低显存需求约40% - 激活低显存模式：在配置文件中添加
low_vram: true，系统会自动将部分计算转移到CPU - 调整批次大小：修改配置文件的
batch_size为1-2，并通过gradient_accumulation_steps控制总批次数 - 使用层选择训练: By
only_if_contains参数仅训练关键网络层（如示例中的transformer blocks 7和20）
Options:
1. 使用RunPod云端A40实例（48GB显存）
2. 改用Stable Diffusion基础模型训练，其对显存要求更低（8-16GB）
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 " 如何解决在低显存设备上运行FLUX.1模型训练的难题？
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