16GB 显存无 block swap 训 Krea2 LoRA，量化+优化压到 5-7s/it
Corgice · reddit · 2026-10-19
Reddit 用户分享在单卡 16GB 显存上训练 Krea2 LoRA 且不用 block swapping 的完整路径：
- 模型适配：Krea2 体积太大，作者改动了 musubi-tuner，使其支持在 int4 convrot 量化版模型上直接训 LoRA（此前没找到现成工具），已开源。
- 速度优化过程：RTX 4080 Super 初测约 13s/it；换 RTX 5060 Ti 反而 18s/it；尝试 int4 convrot + nvfp4 混合量化收效甚微。
- 关键突破：最新 ComfyUI + cu130 带来大幅提升，推理达约 2s/it（无 cfg、1k 分辨率），训练降到 9s/it；再叠加 Flash Attention + torch.compile 后训练速度达 5-7s/it。
- 资源与设置：训练时 VRAM 占用 12-13GB，RAM 约多占 2GB；设置：1024 分辨率、batch size 1、AdamW、梯度累积 1。
- 待解问题：部分数据集出现 V 形 loss 曲线，尚不确定是数据集问题还是量化（疑似 QWT 方法）导致。
代码开源于 GitHub（musubi-tuner 的 supportint4convrotkrea2 分支），1200 步约 1.6 小时。
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