Apple Silicon पर Flux जनरेशन बेहद धीमी - पूर्ण समाधान गाइड

यदि आपका M-सीरीज़ Mac एक Flux इमेज जनरेट करने में 30 मिनट से एक घंटा लेता है, तो आपके सेटअप में कुछ मूलभूत रूप से टूटा हुआ है। आप क्लासिक Flux धीमा Mac समस्या का अनुभव कर रहे हैं। Apple Silicon को आपके चिप वेरिएंट और रेज़ोल्यूशन के आधार पर 30 से 90 सेकंड में Flux इमेज जनरेट करनी चाहिए - घंटों नहीं। आप जो अत्यधिक Flux धीमा Mac परफॉर्मेंस अनुभव कर रहे हैं वह लगभग निश्चित रूप से दो महत्वपूर्ण समस्याओं में से एक से उत्पन्न होती है: PyTorch Metal GPU का उपयोग करने के बजाय CPU एक्ज़ीक्यूशन पर फॉलबैक कर रहा है, या गंभीर मेमोरी प्रेशर लगातार swap thrashing का कारण बन रहा है। दोनों Flux धीमा Mac समस्याएं ठीक की जा सकती हैं एक बार जब आप समझ जाते हैं कि क्या हो रहा है और इसे कैसे डायग्नोस करना है।

यह व्यापक गाइड Apple Silicon पर Flux धीमा Mac समस्याओं को ठीक करने के हर पहलू को कवर करती है।

यह गाइड आपको यह पहचानने में मार्गदर्शन करती है कि आपको कौन सी समस्या है, उचित सुधार लागू करना, और अपने Mac सेटअप को ऑप्टिमाइज़ करना ताकि Apple Silicon वास्तव में जो परफॉर्मेंस देने में सक्षम है वह प्राप्त हो सके। जबकि Mac परफॉर्मेंस समान कीमत वाले NVIDIA हार्डवेयर से मेल नहीं खाएगी, आपको उचित जनरेशन टाइम मिलना चाहिए जो लोकल Flux जनरेशन को प्रयोग और क्रिएटिव वर्क के लिए व्यावहारिक बनाता है।

समझें कि Apple Silicon Flux बेहद धीमा क्यों हो सकता है

Flux धीमा Mac समस्या को ठीक करने के लिए, आपको पहले उन दो परिदृश्यों को समझना होगा जो घंटों लंबे जनरेशन टाइम का कारण बनते हैं, क्योंकि Flux धीमा Mac समस्याओं के लिए फिक्स पूरी तरह से अलग हैं।

पहला परिदृश्य CPU फॉलबैक है। जब PyTorch का Metal Performance Shaders (MPS) बैकएंड सही ढंग से काम नहीं कर रहा है, PyTorch चुपचाप CPU एक्ज़ीक्यूशन पर फॉलबैक कर जाता है। CPU-आधारित न्यूरल नेटवर्क इंफरेंस GPU एक्ज़ीक्यूशन से लगभग 50 से 100 गुना धीमी है, जो 60-सेकंड की जनरेशन को 60-मिनट की परेशानी में बदल देती है। यह स्पष्ट एरर मैसेज के बिना होता है - आपकी जनरेशन बस हमेशा के लिए लगती है जबकि CPU उपयोग अधिकतम हो जाता है और GPU पूरी तरह से निष्क्रिय रहता है।

कई स्थितियां CPU फॉलबैक का कारण बनती हैं। आपने नेटिव ARM Python के बजाय Rosetta ट्रांसलेशन के माध्यम से चलने वाला x86 वर्ज़न Python इंस्टॉल किया हो सकता है। आपके PyTorch इंस्टॉलेशन में MPS सपोर्ट नहीं हो सकता, या तो क्योंकि यह पुराना वर्ज़न है या गलत तरीके से इंस्टॉल किया गया था। मॉडल में कुछ ऑपरेशंस में MPS इम्प्लीमेंटेशन नहीं हो सकते, जिससे पूरी कम्प्यूटेशन CPU पर फॉलबैक हो जाती है। या macOS में ही MPS के साथ समस्याएं हो सकती हैं जो सिस्टम अपडेट से ठीक हो जाएंगी।

दूसरा परिदृश्य मेमोरी thrashing है। Apple Silicon CPU और GPU के बीच साझा यूनिफाइड मेमोरी का उपयोग करता है, जो स्पष्ट GPU VRAM प्रबंधन की आवश्यकता को समाप्त करता है लेकिन एक अलग समस्या बनाता है: जब कुल मेमोरी मांग उपलब्ध RAM से अधिक होती है, macOS डेटा को SSD swap स्टोरेज में पेज करता है। Flux जैसे मेमोरी-इंटेंसिव मॉडल के लिए जिसे बड़े टेंसर्स को रेज़िडेंट रखने की आवश्यकता है, swap से और उसकी ओर लगातार पेजिंग नाटकीय स्लोडाउन बनाती है क्योंकि सिस्टम कम्प्यूटिंग की तुलना में डेटा मूव करने में अधिक समय व्यतीत करता है।

मेमोरी thrashing मुख्य रूप से 8GB या 16GB यूनिफाइड मेमोरी वाले Macs को प्रभावित करती है। Flux का फुल-प्रीसिज़न मॉडल सिर्फ वेट्स के लिए लगभग 23GB की आवश्यकता होती है, और इंफरेंस उसके ऊपर पर्याप्त एक्टिवेशन मेमोरी जोड़ती है। GGUF क्वांटाइज़ेशन के साथ भी जो मेमोरी आवश्यकताओं को काफी कम करता है, Flux चलाने वाला 8GB Mac भारी thrash करेगा। 16GB Mac क्वांटाइज़्ड मॉडल्स के साथ काम कर सकता है यदि कुछ और मेमोरी नहीं खा रहा है, लेकिन ब्राउज़र टैब, बैकग्राउंड प्रोसेस, और macOS स्वयं उपलब्ध स्पेस खाते हैं।

अच्छी खबर यह है कि दोनों समस्याएं डायग्नोस और फिक्स करने योग्य हैं। चलिए डायग्नोसिस से शुरू करते हैं।

CPU फॉलबैक vs. मेमोरी Thrashing डायग्नोस करना

Flux धीमा Mac फिक्स का प्रयास करने से पहले, निर्धारित करें कि आप किस समस्या का अनुभव कर रहे हैं। Flux धीमा Mac समस्याओं के लिए डायग्नोस्टिक अप्रोच अलग है, और गलत फिक्स लागू करना समय बर्बाद करता है।

Mac पर ComfyUI में नए यूज़र्स के लिए, हमारी आवश्यक नोड्स गाइड बुनियादी अवधारणाओं को कवर करती है जो Mac और अन्य प्लेटफॉर्म दोनों पर लागू होती हैं।

CPU फॉलबैक की जांच करने के लिए, जनरेशन शुरू करने से पहले Activity Monitor खोलें और प्रोसेस के दौरान CPU और GPU दोनों के उपयोग को देखें। सही ढंग से कॉन्फ़िगर किए गए सिस्टम पर, GPU उपयोग ऊंचा होना चाहिए जबकि व्यक्तिगत CPU कोर अपेक्षाकृत शांत रहते हैं (डेटा तैयारी के लिए कुछ CPU गतिविधि सामान्य है)। यदि आप देखते हैं कि सभी CPU कोर 100% पर अधिकतम हैं जबकि GPU उपयोग पूरी जनरेशन के दौरान शून्य के करीब रहता है, तो आप CPU फॉलबैक का सामना कर रहे हैं।

आप Python में सीधे MPS उपलब्धता भी सत्यापित कर सकते हैं। Terminal खोलें और चलाएं:

python3 -c "import torch; print('MPS उपलब्ध:', torch.backends.mps.is_available()); print('MPS बिल्ट:', torch.backends.mps.is_built())"

दोनों मान True प्रिंट होने चाहिए। यदि MPS उपलब्ध नहीं है, तो कुछ और मदद करने से पहले आपके PyTorch इंस्टॉलेशन को ठीक करने की आवश्यकता है।

जांचें कि आप नेटिव ARM Python चला रहे हैं, Rosetta के माध्यम से x86 नहीं:

python3 -c "import platform; print('आर्किटेक्चर:', platform.machine())"

इसे "arm64" प्रिंट करना चाहिए। यदि यह "x86_64" प्रिंट करता है, तो आप पूरी तरह से गलत Python आर्किटेक्चर चला रहे हैं, और MPS काम नहीं कर सकता।

मेमोरी thrashing डायग्नोस करने के लिए, जनरेशन के दौरान Activity Monitor का Memory टैब देखें। Memory Pressure ग्राफ और Swap Used वैल्यू देखें। न्यूनतम swap उपयोग के साथ हरा मेमोरी प्रेशर पर्याप्त मेमोरी इंगित करता है। जनरेशन के दौरान swap बढ़ने के साथ पीला या लाल मेमोरी प्रेशर thrashing इंगित करता है। आप Activity Monitor में Disk गतिविधि भी देख सकते हैं - जो कम्प्यूट-बाउंड टास्क होना चाहिए उसके दौरान भारी डिस्क गतिविधि swap गतिविधि का सुझाव देती है।

एक और डायग्नोसिस जनरेशन टाइम प्रोग्रेशन है। CPU फॉलबैक के साथ, जनरेशन धीमी लेकिन स्थिर गति से आगे बढ़ती है - प्रत्येक स्टेप में लंबा समय लगता है लेकिन पूर्णता प्रतिशत लगातार आगे बढ़ता है। मेमोरी thrashing के साथ, आप अनियमित प्रगति देखेंगे जहां कुछ स्टेप्स अपेक्षाकृत जल्दी पूरे होते हैं जबकि अन्य विस्तारित अवधि के लिए रुक जाते हैं जब सिस्टम swap करता है।

यदि आप उच्च CPU और महत्वपूर्ण swap गतिविधि दोनों देख रहे हैं, तो संभवतः आपको दोनों समस्याएं हैं - CPU फॉलबैक अकुशल कम्प्यूटेशन पैटर्न का कारण बन रहा है जो अधिक मेमोरी प्रेशर ट्रिगर करता है। पहले CPU फॉलबैक ठीक करें, फिर यदि आवश्यक हो तो मेमोरी को संबोधित करें।

CPU फॉलबैक समस्याएं ठीक करना

यदि आपने निर्धारित किया है कि PyTorch MPS का उपयोग करने के बजाय CPU पर फॉलबैक कर रहा है, तो यहां बताया गया है कि इस Flux धीमा Mac समस्या को कैसे ठीक करें। CPU फॉलबैक Flux धीमा Mac परफॉर्मेंस का सबसे सामान्य कारण है।

सबसे पहले, सुनिश्चित करें कि आपके पास नेटिव ARM Python इंस्टॉल है। सबसे आसान तरीका Homebrew के माध्यम से Python इंस्टॉल करना है, जो Apple Silicon Macs पर स्वचालित रूप से ARM वर्ज़न प्रदान करता है:

# यदि आपके पास Homebrew नहीं है तो इंस्टॉल करें
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"

# Python इंस्टॉल करें
brew install python@3.11

यदि आपने Python अन्य माध्यमों से इंस्टॉल किया है, तो ऊपर दिखाए अनुसार आर्किटेक्चर सत्यापित करें और यदि यह x86 है तो रीइंस्टॉल करें।

इसके बाद, पिछली टूटी हुई इंस्टॉलेशन से कंटैमिनेशन से बचने के लिए एक क्लीन वर्चुअल एनवायरनमेंट बनाएं:

python3 -m venv ~/flux_env
source ~/flux_env/bin/activate

अब MPS सपोर्ट के साथ PyTorch इंस्टॉल करें। Mac के लिए आधिकारिक PyTorch इंस्टॉलेशन हाल के वर्ज़न में डिफ़ॉल्ट रूप से MPS सपोर्ट शामिल करती है:

pip install --upgrade pip
pip install torch torchvision torchaudio

सत्यापित करें कि इंस्टॉलेशन काम की:

python -c "import torch; print('PyTorch वर्ज़न:', torch.__version__); print('MPS उपलब्ध:', torch.backends.mps.is_available())"

यदि MPS अभी भी उपलब्ध नहीं है, तो आपको macOS अपडेट करने की आवश्यकता हो सकती है। MPS सपोर्ट macOS अपडेट्स के माध्यम से काफी सुधरी है, और कुछ ऑपरेशंस के लिए हाल के वर्ज़न की आवश्यकता है। अपने Mac के लिए उपलब्ध नवीनतम macOS वर्ज़न में अपडेट करें।

कुछ सेटअप्स MPS फॉलबैक मोड सक्षम करने से लाभान्वित होते हैं, जो नेटिव MPS इम्प्लीमेंटेशन के बिना ऑपरेशंस को CPU पर फॉलबैक करने की अनुमति देता है जबकि बाकी सब के लिए MPS का उपयोग करता है। यह पूर्ण CPU फॉलबैक से बेहतर है:

export PYTORCH_ENABLE_MPS_FALLBACK=1

इसे स्थायी बनाने के लिए अपने शेल प्रोफाइल (~/.zshrc डिफ़ॉल्ट macOS शेल के लिए) में जोड़ें।

CPU फॉलबैक हल होने के बाद, Activity Monitor देखते हुए एक इमेज जनरेट करके सत्यापित करें कि फिक्स काम की। आपको GPU उपयोग बढ़ता दिखना चाहिए जबकि CPU उपयोग मध्यम रहता है। जनरेशन टाइम घंटों से घटकर विशिष्ट सेटिंग्स के लिए दो मिनट से कम हो जाना चाहिए।

मेमोरी प्रेशर समस्याएं ठीक करना

यदि आपके Mac में पर्याप्त MPS कार्यक्षमता है लेकिन मेमोरी thrashing Flux धीमा Mac परफॉर्मेंस का कारण बन रही है, तो आपको मेमोरी आवश्यकताओं को कम करने या उपलब्ध मेमोरी बढ़ाने की आवश्यकता है। मेमोरी प्रेशर Flux धीमा Mac समस्याओं का दूसरा प्रमुख कारण है।

सबसे प्रभावशाली परिवर्तन क्वांटाइज़्ड मॉडल्स का उपयोग करना है। GGUF क्वांटाइज़ेशन उचित गुणवत्ता बनाए रखते हुए मेमोरी आवश्यकताओं को नाटकीय रूप से कम करता है। Q8_0 क्वांटाइज़्ड Flux मॉडल को फुल प्रीसिज़न के 23GB की तुलना में लगभग 12GB की आवश्यकता होती है। Q4_K_M क्वांटाइज़ेशन इसे लगभग 6GB तक कम कर देता है, जिससे Flux सावधानी से 8GB Macs पर भी एक्सेसिबल हो जाता है।

उन्हें प्रदान करने वाले HuggingFace रिपॉज़िटरीज़ से GGUF-क्वांटाइज़्ड Flux मॉडल्स डाउनलोड करें। उन्हें लोड करने के लिए ComfyUI-GGUF नोड पैक इंस्टॉल करें:

cd ~/ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/city96/ComfyUI-GGUF
pip install -r ComfyUI-GGUF/requirements.txt

फिर स्टैंडर्ड चेकपॉइंट लोडर्स के बजाय GGUF लोडर नोड्स का उपयोग करें।

यदि आपके पास 16GB या बड़ा Mac है और आप फुल-प्रीसिज़न मॉडल्स का उपयोग करना चाहते हैं, तो जनरेशन से पहले उपलब्ध मेमोरी को अधिकतम करें। ब्राउज़र्स को पूरी तरह से बंद करें - एकाधिक टैब्स वाला Chrome आसानी से 4-8GB खा सकता है। Slack, Discord, Spotify, और अन्य बैकग्राउंड एप्लीकेशन्स से बाहर निकलें। Activity Monitor में महत्वपूर्ण मेमोरी खाने वाली प्रक्रियाओं की जांच करें और सभी अनावश्यक को बंद करें।

ComfyUI की मेमोरी मैनेजमेंट फ्लैग्स Mac पर काफी महत्वपूर्ण हैं। --highvram फ्लैग का उपयोग करें:

python main.py --highvram

यह ComfyUI को मॉडल्स को हिलाने के बजाय मेमोरी में रखने के लिए कहता है। यूनिफाइड मेमोरी सिस्टम्स पर, --lowvram जो ऑफलोडिंग करता है वह कोई लाभ नहीं देता (बचाने के लिए कोई अलग GPU VRAM नहीं है) जबकि अनावश्यक डेटा मूवमेंट से ओवरहेड जोड़ता है।

Mac पर --lowvram या --medvram का उपयोग न करें। ये फ्लैग्स सीमित VRAM वाले डिस्क्रीट GPUs के लिए डिज़ाइन की गई हैं, जहां कम्प्यूटेशन के दौरान मॉडल वेट्स को सिस्टम RAM में ऑफलोड करना ट्रांसफर ओवरहेड की कीमत पर VRAM बचाता है। यूनिफाइड मेमोरी के साथ, वेट्स पहले से ही उसी मेमोरी पूल में हैं जिसे GPU एक्सेस करता है, इसलिए ऑफलोडिंग बिना लाभ के केवल ट्रांसफर लेटेंसी जोड़ती है।

क्वांटाइज़्ड मॉडल्स चलाने वाले सीमित मेमोरी वाले Macs के लिए, जनरेशन रेज़ोल्यूशन कम करने पर विचार करें। 1024x1024 के बजाय 768x768 पर जनरेट करना इंफरेंस के दौरान एक्टिवेशन मेमोरी को काफी कम करता है। यदि आवश्यक हो तो आप बाद में परिणाम को अपस्केल कर सकते हैं।

यथार्थवादी परफॉर्मेंस अपेक्षाएं

उचित कॉन्फ़िगरेशन और Flux धीमा Mac समस्याओं के हल होने के साथ, यहां बताया गया है कि विभिन्न Apple Silicon चिप्स से 1024x1024 रेज़ोल्यूशन पर 20 स्टेप्स के साथ Flux चलाने पर क्या उम्मीद करें:

M1/M2 बेस चिप्स (8-कोर GPU, 8-16GB मेमोरी): ये चिप्स Flux चला सकते हैं लेकिन क्षमता के किनारे पर हैं। Q4 क्वांटाइज़ेशन और सावधान मेमोरी प्रबंधन के साथ, स्टैंडर्ड जनरेशंस के लिए 60-90 सेकंड की उम्मीद करें। 8GB वेरिएंट्स को आक्रामक क्वांटाइज़ेशन की आवश्यकता है और thrashing से बचने के लिए छोटे रेज़ोल्यूशन पर जनरेट करते हैं।

M1/M2/M3 Pro चिप्स (14-16 कोर GPU, 16-32GB मेमोरी): यह Mac Flux जनरेशन के लिए स्वीट स्पॉट है। 18GB+ मेमोरी वेरिएंट्स के साथ, आप Q8 क्वांटाइज़्ड मॉडल्स आराम से चला सकते हैं। स्टैंडर्ड जनरेशंस के लिए 45-70 सेकंड की उम्मीद करें, उच्च-मेमोरी कॉन्फ़िगरेशन पर तेज़ समय जो किसी भी swap प्रेशर से बचते हैं।

M3/M4 Pro और Max चिप्स (40-कोर GPU तक, 128GB मेमोरी तक): हाई-एंड चिप्स सबसे अच्छी Mac परफॉर्मेंस प्रदान करते हैं। 64GB+ मेमोरी वाले M3 Max और M4 Max बिना मेमोरी प्रेशर के फुल-प्रीसिज़न Flux चला सकते हैं। स्टैंडर्ड जनरेशंस के लिए 30-50 सेकंड की उम्मीद करें, सबसे अच्छे कॉन्फ़िगर किए गए Max चिप्स 30 सेकंड के करीब पहुंचते हैं।

NVIDIA से तुलना: सबसे तेज़ M4 Max भी मिड-रेंज RTX 4070 से धीमा है, और RTX 4090 से काफी धीमा। RTX 4090 तुलनीय सेटिंग्स पर 8-12 सेकंड में Flux इमेज जनरेट करता है। यदि रॉ परफॉर्मेंस आपकी प्राथमिकता है और आप Mac इकोसिस्टम से बंधे नहीं हैं, तो NVIDIA प्रति डॉलर बहुत बेहतर परफॉर्मेंस प्रदान करता है। Mac Flux जनरेशन तब समझ में आती है जब आपको अन्य कारणों से Mac पर काम करने की आवश्यकता है और परफॉर्मेंस ट्रेडऑफ स्वीकार करते हैं।

ये अपेक्षाएं आपकी मेमोरी के लिए उचित क्वांटाइज़ेशन के साथ सही ढंग से कॉन्फ़िगर किए गए सिस्टम्स मानती हैं। यदि इस गाइड में फिक्स लागू करने के बाद आप इन रेंज से बहुत खराब समय देख रहे हैं, तो कुछ और गलत है - डायग्नोस्टिक स्टेप्स पर वापस जाएं।

निष्कर्ष

Flux धीमा Mac समस्या को ठीक करना लगभग हमेशा CPU फॉलबैक या मेमोरी thrashing पर आता है। Flux धीमा Mac समस्याओं के लिए उचित डायग्नोसिस और लक्षित फिक्स के साथ, आपको अपने चिप और कॉन्फ़िगरेशन के आधार पर 30 से 90 सेकंड के जनरेशन टाइम प्राप्त होने चाहिए - उन घंटों लंबी परेशानियों से बहुत दूर जिन्होंने आपको यह गाइड पढ़ने के लिए प्रेरित किया।

MPS उपलब्धता सत्यापित करने और यह सुनिश्चित करने से शुरू करें कि आप नेटिव ARM Python चला रहे हैं। यदि आप अपने Flux धीमा Mac कारण के रूप में CPU फॉलबैक अनुभव कर रहे हैं, तो किसी और चीज़ से पहले अपना Python और PyTorch इंस्टॉलेशन ठीक करें। यदि मेमोरी Flux धीमा Mac समस्या है, तो अपनी मेमोरी क्षमता के लिए उचित क्वांटाइज़्ड मॉडल्स का उपयोग करें और --highvram के साथ ComfyUI लॉन्च करें।

जब Flux धीमा Mac समस्याएं ठीक से हल हो जाती हैं तो Apple Silicon उचित लोकल Flux जनरेशन क्षमता प्रदान करता है। यह NVIDIA जितना तेज़ नहीं है, लेकिन प्रयोग और क्रिएटिव वर्क के लिए पर्याप्त है। महत्वपूर्ण बात यह सुनिश्चित करना है कि आप वास्तव में GPU का उपयोग इच्छित रूप से कर रहे हैं बजाय साइलेंट CPU फॉलबैक या मेमोरी प्रेशर से लड़ने के जो जनरेशन को निराशा का अभ्यास बना देता है।

Flux LoRA ट्रेनिंग के लिए जो आपके Mac वर्कफ़्लो को पूरक कर सकती है, हमारी Flux LoRA ट्रेनिंग गाइड ट्रेनिंग तकनीकों को कवर करती है (हालांकि ट्रेनिंग आमतौर पर अधिक शक्तिशाली हार्डवेयर पर की जाती है)।

उन यूज़र्स के लिए जो Mac सीमाओं के बिना और Flux धीमा Mac समस्याओं के बिना तेज़ Flux जनरेशन चाहते हैं, Apatero.com NVIDIA-एक्सेलरेटेड जनरेशन प्रदान करता है जो मिनटों के बजाय सेकंडों में पूरी होती है।