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如何解决在低显存设备上运行FLUX.1模型训练的难题？

2025-08-30

2.1 K

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：

启用量化模式設定ファイルでの設定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
使用层选择训练スルーonly_if_contains参数仅训练关键网络层（如示例中的transformer blocks 7和20）

オプション
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）

この答えは記事から得たものである。オストリスによるAIツールキット：FLUX.1モデルトレーニングツールキットによる安定した拡散について

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