Résoudre les erreurs de mémoire insuffisante lors de l'entraînement Flux LoRA sur RTX 4090

Vous avez une RTX 4090 avec 24 Go de VRAM, supposément suffisant pour l'entraînement local de Flux, mais chaque tentative échoue avec des erreurs CUDA out of memory. L'entraînement démarre bien, exécute peut-être quelques étapes, puis s'arrête. Vous avez essayé de réduire la taille du batch mais cela échoue toujours. Qu'est-ce qui consomme toute cette mémoire ?

Réponse rapide : L'entraînement Flux LoRA OOM sur RTX 4090 se produit parce que la grande architecture de Flux nécessite 30-40 Go de VRAM avec les paramètres d'entraînement par défaut. Corrigez cela en activant le gradient checkpointing pour échanger du calcul contre de la mémoire, en réduisant la taille du batch à 1, en utilisant une résolution d'entraînement de 512x512 au lieu de 1024x1024, en activant la précision mixte avec FP16 ou BF16, et en utilisant des implémentations d'attention économes en mémoire. Ces paramètres permettent un entraînement complet sur 24 Go tout en produisant des LoRAs de qualité.

La RTX 4090 est une excellente carte pour l'entraînement Flux LoRA lorsqu'elle est correctement configurée. Le problème est que les configurations d'entraînement par défaut supposent plus de VRAM que 24 Go. Avec les bons paramètres, vous pouvez entraîner efficacement des Flux LoRAs de haute qualité. Configurons votre installation pour un entraînement stable.

Pourquoi l'entraînement Flux nécessite-t-il autant de VRAM ?

Comprendre ce qui consomme de la mémoire pendant l'entraînement vous aide à optimiser efficacement.

Taille du modèle

Le modèle de base de Flux est significativement plus grand que SDXL ou SD 1.5. Les poids du modèle en pleine précision consomment à eux seuls environ 23 Go. C'est déjà toute la VRAM de votre 4090 avant même que l'entraînement ne commence.

Pendant l'entraînement, vous avez besoin de mémoire pour le modèle, les gradients, les états de l'optimiseur et les activations. Chacun de ces éléments peut approcher la taille du modèle lui-même.

Pour l'entraînement LoRA spécifiquement, vous gelez le modèle de base et n'entraînez que de petites couches d'adaptateur. Cela aide significativement mais n'élimine pas la pression mémoire des activations et gradients traversant le modèle complet.

Mémoire d'activation

Pendant la passe avant, les activations intermédiaires sont stockées pour utilisation pendant la passe arrière. Ces activations augmentent avec la taille du batch et la résolution.

À une résolution de 1024x1024, la mémoire d'activation peut dépasser la taille du modèle. Un seul batch d'entraînement peut nécessiter 15-20 Go rien que pour les activations.

C'est pourquoi l'entraînement plante après quelques étapes. La première étape peut tenir, mais la fragmentation mémoire et l'état accumulé font échouer les étapes suivantes.

État de l'optimiseur

Les optimiseurs comme Adam stockent deux valeurs de momentum pour chaque paramètre entraînable. Cela double la mémoire nécessaire pour les paramètres en cours d'entraînement.

Pour le fine-tuning complet, la mémoire d'état de l'optimiseur équivaut à 2x la taille du modèle. L'entraînement LoRA a des états d'optimiseur plus petits car moins de paramètres sont entraînés, mais c'est quand même substantiel.

Mémoire de gradient

Les gradients pour chaque paramètre entraînable nécessitent du stockage pendant la passe arrière. Cela ajoute une autre copie complète de la taille des paramètres entraînables aux besoins en mémoire.

Combiné avec le modèle, les activations et l'état de l'optimiseur, le besoin total en mémoire atteint facilement 40-50 Go pour les configurations d'entraînement Flux par défaut.

Comment configurer l'entraînement pour 24 Go de VRAM ?

Ces paramètres permettent un entraînement stable de Flux LoRA sur RTX 4090.

Activer le gradient checkpointing

Le gradient checkpointing est l'optimisation mémoire la plus impactante. Il réduit la mémoire d'activation de 60-70% au prix de 20-30% de temps de calcul supplémentaire.

Au lieu de stocker toutes les activations pendant la passe avant, le checkpointing en rejette la plupart et les recalcule pendant la passe arrière. L'utilisation mémoire devient presque constante quelle que soit la profondeur du modèle.

Dans Kohya SS, activez le gradient checkpointing dans la configuration d'entraînement. L'option est généralement une simple case à cocher ou un paramètre booléen.

Dans les scripts d'entraînement personnalisés utilisant diffusers, appelez model.enable_gradient_checkpointing() avant le début de l'entraînement.

L'entraînement prend plus de temps avec le checkpointing activé mais se termine réellement au lieu de planter. Le compromis en temps en vaut la peine.

Définir la taille de batch à 1

La taille de batch multiplie directement la mémoire d'activation. Une taille de batch de 4 utilise environ 4x la mémoire d'activation d'une taille de batch de 1.

Définissez votre taille de batch à 1. Utilisez l'accumulation de gradient pour simuler des tailles de batch effectives plus grandes sans le coût mémoire.

Par exemple, une taille de batch de 1 avec 4 étapes d'accumulation de gradient donne une taille de batch effective de 4 tout en ne gardant que les activations d'un seul échantillon en mémoire.

L'accumulation de gradient accumule les gradients sur plusieurs passes avant de mettre à jour les poids. L'utilisation mémoire reste constante à une taille de batch de 1 tandis que la dynamique d'entraînement approxime des batches plus grands.

Réduire la résolution d'entraînement

La résolution a un impact au carré sur la mémoire. Doubler la résolution quadruple la mémoire d'activation.

Entraînez à 512x512 au lieu de 1024x1024. Cela réduit la mémoire d'activation d'environ 75%.

Vous pourriez vous inquiéter que l'entraînement à 512x512 produise de moins bons résultats que la résolution native. En pratique, les LoRAs entraînés à résolution plus basse se transfèrent bien à l'inférence à résolution plus haute. Les éléments stylistiques et concepts que vous entraînez ressortent toujours à la génération 1024x1024.

Si vous avez besoin d'un entraînement à résolution plus haute pour des cas d'utilisation spécifiques, 768x768 est parfois possible avec d'autres optimisations agressives. Testez soigneusement et surveillez la mémoire.

Utiliser l'entraînement en précision mixte

La précision mixte utilise FP16 ou BF16 pour la plupart des opérations tout en gardant les valeurs critiques en FP32.

BF16 est recommandé pour les GPU Ampere et plus récents. Il gère mieux les gradients que FP16 grâce à une plage dynamique plus grande.

Activez la précision mixte dans votre configuration d'entraînement. Dans Kohya SS, sélectionnez BF16 dans le menu déroulant de précision. Dans les scripts personnalisés, utilisez le gestionnaire de contexte autocast de PyTorch.

La précision mixte divise environ par deux la mémoire pour les poids du modèle et les activations. Combinée aux autres optimisations, elle est essentielle pour l'entraînement sur 24 Go.

Activer l'attention économe en mémoire

Les implémentations d'attention standard allouent de grands tenseurs intermédiaires. Les variantes économes en mémoire comme xFormers ou Flash Attention traitent l'attention par morceaux.

xFormers fonctionne bien pour l'entraînement et est largement supporté. Installez-le séparément et activez-le dans votre configuration d'entraînement.

Flash Attention offre de meilleures performances sur les GPU récents. Vérifiez si votre framework d'entraînement le supporte.

L'attention économe en mémoire peut réduire l'utilisation mémoire de l'attention de 80% ou plus. Pour les grands modèles comme Flux, cela se traduit par plusieurs Go économisés.

Utiliser un optimiseur 8 bits

L'optimiseur Adam standard stocke deux valeurs FP32 par paramètre. Adam 8 bits quantifie celles-ci en INT8, réduisant de moitié la mémoire de l'optimiseur.

Installez la bibliothèque bitsandbytes et configurez Adam 8 bits dans votre configuration d'entraînement. Kohya SS le supporte directement. Les scripts personnalisés doivent importer l'optimiseur 8 bits de bitsandbytes.

L'impact sur la qualité est minimal. Adam 8 bits converge de manière similaire à la pleine précision dans la plupart des cas.

Quels paramètres fonctionnent le mieux pour Kohya SS ?

Kohya SS est l'outil d'entraînement Flux LoRA le plus populaire. Voici des configurations spécifiques qui fonctionnent.

Configuration recommandée

Utilisez ces paramètres comme point de départ pour l'entraînement Flux LoRA sur RTX 4090.

Résolution : 512,512 Taille de batch : 1 Étapes d'accumulation de gradient : 4 Précision mixte : bf16 Gradient checkpointing : Activé xFormers : Activé Optimiseur : AdamW8bit Rang du réseau : 16-32 Alpha du réseau : Égal au rang ou moitié Taux d'apprentissage : 1e-4 Étapes d'entraînement : 1000-2000 pour les personnages, 2000-4000 pour les styles

Cette configuration utilise environ 20 Go de VRAM, laissant une marge pour la stabilité.

Ajustement pour différents types d'entraînement

Les LoRAs de personnages peuvent utiliser un rang plus bas autour de 16 et moins d'étapes autour de 1000. Les caractéristiques des personnages sont relativement simples à capturer.

Les LoRAs de style bénéficient d'un rang plus élevé autour de 32-64 et plus d'étapes d'entraînement autour de 3000-4000. Les styles artistiques ont plus de variance à apprendre.

Les LoRAs de concept pour des objets ou poses spécifiques varient considérablement. Commencez avec les paramètres de personnage et ajustez en fonction des résultats.

Les rangs plus élevés nécessitent plus de VRAM. Si vous poussez le rang à 64 ou plus, surveillez l'utilisation mémoire pendant l'entraînement. Vous devrez peut-être réduire la résolution à 448x448.

Configuration des légendes

De bonnes légendes améliorent considérablement la qualité de l'entraînement. Flux répond bien aux descriptions en langage naturel.

Utilisez BLIP ou des outils similaires pour générer des légendes initiales, puis affinez-les manuellement. Supprimez les descriptions inexactes et ajoutez votre mot déclencheur.

Les légendes plus longues fonctionnent généralement mieux pour Flux que pour SD 1.5. Incluez des détails pertinents sur le contenu de l'image au-delà du sujet.

Évitez les légendes répétitives dans votre jeu de données. Variez le langage tout en gardant le mot déclencheur cohérent.

Génération d'images échantillons

Activez la génération d'échantillons pendant l'entraînement pour surveiller la progression. Définissez la fréquence d'échantillonnage à toutes les 100-200 étapes.

La génération d'échantillons ajoute une surcharge mémoire. Si vous atteignez OOM pendant l'échantillonnage, augmentez l'accumulation de gradient ou réduisez la fréquence d'échantillonnage.

Les échantillons vous indiquent quand l'entraînement se passe bien et quand vous avez surajusté. Arrêtez l'entraînement quand les échantillons sont bons mais n'ont pas commencé à se dégrader.

Comment résoudre les erreurs OOM persistantes ?

Si les plantages continuent après l'optimisation, examinez ces facteurs supplémentaires.

Fragmentation de la VRAM

L'allocateur mémoire de PyTorch peut fragmenter la VRAM au fil du temps, causant des échecs même quand la mémoire libre totale semble adéquate.

Exécutez l'entraînement avec la variable d'environnement PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128. Cela change la stratégie d'allocation pour réduire la fragmentation.

Démarrer à neuf sans opérations GPU préalables aide. Redémarrez votre système ou au moins terminez tous les processus Python avant l'entraînement.

Surveiller l'utilisation mémoire

Observez l'utilisation de la VRAM pendant l'entraînement pour identifier exactement quand l'OOM se produit.

Exécutez nvidia-smi -l 1 dans un terminal séparé pour voir l'utilisation mémoire mise à jour chaque seconde.

Notez l'utilisation maximale juste avant le plantage. Cela vous indique de combien vous devez réduire.

Si le plantage se produit immédiatement, votre configuration de chargement du modèle est incorrecte. Si le plantage se produit après plusieurs étapes, l'accumulation d'activation ou la fragmentation est le problème.

Problèmes de jeu de données

Des images à très haute résolution dans votre jeu de données peuvent causer un OOM lors du chargement pour l'entraînement.

Prétraitez votre jeu de données pour vous assurer que toutes les images sont à ou en dessous de la résolution d'entraînement. Il n'y a aucun avantage à charger des images 4K quand vous entraînez à 512x512.

Vérifiez que les ratios d'aspect sont raisonnables. Les images très larges ou hautes peuvent nécessiter plus de mémoire pendant le traitement même avec le même nombre total de pixels.

Autres processus utilisant la VRAM

Vérifiez qu'il n'y a pas d'autres applications consommant de la mémoire GPU avant l'entraînement.

Fermez les navigateurs web, Discord et autres applications accélérées par GPU. Même quelques centaines de Mo consommés ailleurs peuvent vous faire dépasser la limite.

Plusieurs processus Python peuvent retenir de la VRAM d'exécutions précédentes échouées. Redémarrez l'interpréteur Python ou tout votre système pour repartir à zéro.

Bugs du framework d'entraînement

Occasionnellement, des bugs dans Kohya SS ou d'autres outils d'entraînement causent des fuites mémoire.

Mettez à jour vers la dernière version de votre outil d'entraînement. Les corrections liées à la mémoire sont courantes dans les mises à jour.

Vérifiez les issues GitHub de l'outil pour des rapports correspondant à vos symptômes. D'autres ont peut-être trouvé des contournements ou corrections.

Pour les utilisateurs qui veulent entraîner des LoRAs sans gérer ces limitations techniques, Apatero.com propose un entraînement basé sur le cloud avec du matériel de qualité professionnelle. Vous définissez votre travail d'entraînement et votre jeu de données pendant que la plateforme gère automatiquement la gestion mémoire et l'optimisation.

Quelles sont les approches d'entraînement alternatives ?

Si l'entraînement sur 4090 reste problématique, considérez ces alternatives.

Entraînement cloud

Les instances cloud avec 48 Go+ de VRAM éliminent complètement les contraintes mémoire.

RunPod, Vast.ai et Lambda Labs offrent des instances GPU à l'heure. Une instance A100 80 Go entraîne confortablement des Flux LoRAs à pleine résolution.

Le coût pour une exécution typique d'entraînement LoRA est de 5-15$ selon le fournisseur et le type de GPU. C'est raisonnable pour des besoins d'entraînement occasionnels.

Téléchargez votre jeu de données, exécutez l'entraînement, téléchargez le LoRA. Le processus prend 1-2 heures au total pour la plupart des projets.

Entraînement en précision plus basse

L'entraînement expérimental FP8 réduit encore plus la mémoire que BF16. Certains outils communautaires le supportent.

L'entraînement FP8 est moins prouvé pour la qualité que BF16. Testez soigneusement les résultats avant de l'adopter pour des projets importants.

Des économies mémoire de 30-40% supplémentaires peuvent faire fonctionner des configurations auparavant impossibles.

Variantes LoRA plus petites

LoKr, LoHa et adaptations de rang bas similaires utilisent moins de mémoire que le LoRA standard.

Ces variantes fonctionnent bien pour certains objectifs d'entraînement mais peuvent sous-performer pour des styles ou concepts complexes.

Expérimentez avec des alternatives si la configuration LoRA standard reste problématique malgré l'optimisation.

Questions fréquemment posées

Pourquoi l'entraînement plante-t-il après exactement 1 étape à chaque fois ?

Cela indique qu'un seuil mémoire spécifique est franchi. La passe avant tient mais l'ajout des gradients pendant la passe arrière dépasse la VRAM. Activez le gradient checkpointing et réduisez la résolution ensemble plutôt qu'incrémentalement.

Puis-je entraîner à 1024x1024 sur RTX 4090 ?

Théoriquement possible avec une optimisation extrême incluant rang minimal, checkpointing intensif et 8 bits partout. Pratiquement, les résultats à 512x512 sont assez bons pour que la lutte avec la mémoire n'en vaille pas la peine. Entraînez à 512x512 et générez à 1024x1024.

Une taille de batch de 1 produit-elle de moins bons LoRAs que des batches plus grands ?

Pas significativement. L'accumulation de gradient fournit une dynamique d'entraînement équivalente. Certains argumentent que les très petits batches ont légèrement plus de bruit mais les gradients accumulés lissent cela. La différence de qualité est minimale comparée aux autres facteurs.

Comment savoir si mon LoRA s'entraîne correctement ?

Les images échantillons pendant l'entraînement montrent la progression. Vous devriez voir votre mot déclencheur affecter les générations après 200-400 étapes. Le transfert de style complet émerge typiquement vers 800-1000 étapes. Si les échantillons ne changent pas ou se dégradent immédiatement, ajustez le taux d'apprentissage.

Pourquoi l'utilisation de la VRAM augmente-t-elle progressivement pendant l'entraînement ?

La fragmentation mémoire ou les fuites causent une augmentation graduelle. L'allocateur crée de petits fragments qui ne peuvent pas être réutilisés. Définissez la variable d'environnement max_split_size_mb et assurez-vous qu'il n'y a pas de fuites mémoire dans le code personnalisé.

Dois-je utiliser xFormers ou l'attention native PyTorch ?

xFormers offre une meilleure efficacité mémoire pour la plupart des scénarios d'entraînement. L'attention native fonctionne parfois mieux pour des architectures spécifiques. Commencez avec xFormers et ne changez que si vous rencontrez des problèmes.

Quel rang de réseau dois-je utiliser pour les Flux LoRAs ?

Commencez avec 16 pour les personnages et concepts simples, 32 pour les styles et sujets complexes. Les rangs plus élevés capturent plus de détails mais nécessitent plus de mémoire et plus de données d'entraînement. Testez d'abord des rangs plus bas car ils fonctionnent souvent bien.

De combien d'images d'entraînement ai-je besoin ?

Pour les personnages, 10-20 bonnes images fonctionnent bien. Pour les styles, 50-200 images offrent une meilleure couverture. La qualité compte plus que la quantité. Des images bien légendées et diverses battent des centaines de clichés similaires.

Puis-je reprendre l'entraînement après un plantage OOM ?

Si vous avez activé le checkpointing dans votre configuration d'entraînement, oui. Kohya SS sauvegarde la progression périodiquement. Reprenez depuis le dernier checkpoint après avoir corrigé les paramètres mémoire.

Y a-t-il un moyen de prédire si ma configuration fera OOM avant de commencer ?

Estimation approximative basée sur la taille du modèle, la taille du batch, la résolution et les optimisations. Des outils comme accelerate estimate-memory fournissent des estimations. Mais la mémoire réelle varie avec les détails d'implémentation, donc commencez toujours prudemment.

Conclusion et workflow recommandé

L'entraînement Flux LoRA sur RTX 4090 nécessite une gestion mémoire soignée mais produit d'excellents résultats une fois correctement configuré. Les paramètres clés sont le gradient checkpointing, la taille de batch 1 avec accumulation, la résolution 512x512 et l'entraînement en précision mixte.

Commencez avec la configuration prudente fournie dans ce guide. Exécutez un court test de 100-200 étapes pour vérifier la stabilité avant de vous engager dans des exécutions d'entraînement complètes.

Surveillez vos échantillons pendant l'entraînement. Arrêtez quand le LoRA capture votre concept cible avant que la qualité ne commence à se dégrader par surentraînement.

Si vous luttez constamment avec les limites mémoire ou voulez des paramètres de qualité plus élevée que ce que 24 Go permet, l'entraînement cloud offre une alternative pratique. Des services comme Apatero.com rendent cela accessible sans gérer vous-même l'infrastructure cloud.

Votre RTX 4090 est un matériel capable pour l'entraînement local de LoRA. Avec une configuration appropriée, vous pouvez entraîner des Flux LoRAs personnalisés pour vos personnages, styles et concepts spécifiques tout en gardant tout sur votre propre machine.