LoRA 학습 툴 Fluxgym 오류 해결법

Pinokio로 LoRA 학습툴인 Kohya_ss를 설치하여 꿀 빨아보려고 했으나

설치 이후 오류가 너무 많이 나서 당췌 써먹을 수 없어 다른 걸 찾다가

Fluxgym을 찾게 됐어요.

 

설치와 실행은 아래 유튜브를 참고하여 진행했습니다.

Kohya_ss 보다 훨씬 간단하게 설치과 실행을 할 수 있어 아주 좋았습니다.

https://youtu.be/GYQh8q0Ma1g

유튜브 마스터봇님 감사합니다!

 

그런데 말입니다.

 

RTX5060ti 16GB를 사용하는 컴퓨터에 자꾸 오류가 나면서 이미지 프롬프트 생성이 되질 않았습니다. 

 

마스터봇님의 fluxgym 가이드 영상에 같은 에러메세지가 뜬 사용자의 댓글. 출처 - 유튜브 '마스터봇'

 

 

 

 

 

에러 해결하기

error
CUDA error: no kernel image is available for execution on the device CUDA kernel errors might be asynchronously reported at some other API call, so the stacktrace below might be incorrect. For debugging consider passing CUDA_LAUNCH_BLOCKING=1 Compile with `TORCH_USE_CUDA_DSA` to enable device-side assertions.

 

위 메세지는 마스터봇님이 언급한 것과 같이 pytorch와 cuda버전이 다르기 때문에 일어나는 에러라서 pytorch를 제거하고 CUDA 버전에 맞게 다시 설치 해야 합니다.

 

 

먼저 Fluxgym이 설치 된 폴더에서 CMD 실행 해줍니다.

Fluxgym이 설치된 폴더에서 **명령 프롬프트(Command Prompt)** 실행

 

 

 

1. 현재 PyTorch 제거

pip uninstall torch torchvision torchaudio

 

 

2. PyTorch 공식 웹사이트에서 CUDA 12.x 버전 확인:

• PyTorch 공식 웹사이트의 설치 안내 페이지(https://pytorch.org/get-started/locally/)로 이동합니다.
• "Stable" 버전에서 "Windows", "Pip" (또는 Conda), "Python" 버전을 선택하고, "CUDA 12.1" 또는 "CUDA 12.x" 옵션을 선택합니다. 현재 사용하시는 CUDA Toolkit 12.8은 일반적으로 CUDA 12.1 또는 12.x 버전의 PyTorch와 호환됩니다.
• 예를 들어, CUDA 12.1용 PyTorch를 설치하려면 다음과 같은 명령어를 제안할 것입니다:

  pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

 

주의할 점은 pytorch.org에서 본인이 설치한 CUDA 툴킷 버전을 알고 선택해야 한다는 것 입니다.

 

위 처럼 선택한 후에 자신의 버전에 맞는 설치 명령어를 추출

 

 

CUDA 툴킷을 설치하지 않았다면 가장 안정적인 12.8버전을 설치하는 것을 추천합니다.(출처 - 디퓨전씨)

https://developer.nvidia.com/cuda-12-8-0-download-archive 

CUDA Toolkit 12.8 Downloads

 

 

이미 설치 했는데 버전을 모르겠다면 CMD를 입력해 명령어 프롬프트를 실행하고 python을 입력합니다.

 

• >>> 프롬프트 상태에서 아래 코드를 한 줄씩 입력하고 Enter 키를 눌러 실행합니다.

  import torch
  print(f"PyTorch 버전: {torch.__version__}")
  print(f"CUDA 사용 가능 여부: {torch.cuda.is_available()}")
  if torch.cuda.is_available():
      print(f"CUDA 버전 (PyTorch 기준): {torch.version.cuda}")
      print(f"GPU 개수: {torch.cuda.device_count()}")
      print(f"사용 중인 GPU 이름: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
  

 

본인은 CUDA 12.8 버전을 사용중

 

 

확인 했다면 2번 과정으로 다시 pytorch를 설치 해주고 영상 가이드에 따라 실행 해 봅니다.

 

저는 이 방법으로 해결해서 LoRA로 학습 중 입니다. 이 포스팅이 도움이 되셨다면 좋겠습니다.

Training 실행중인 모습

LoRA 학습 중에 생성한 샘플 이미지들

 

다음 포스팅은 LoRA 생성 하면서 습득하게 된 자잘한 팁을 소개 하고자 합니다.