FLUX.1-dev, 저사양 GPU로 QLoRA 학습

diffusers 라이브러리를 사용하여 FLUX.1-dev 모델을 소비자용 GPU(VRAM 10GB 미만)에서 효율적으로 미세 조정하는 QLoRA 기법을 다룬다.

주요 최적화 기술은 다음과 같다:

• QLoRA 활용: 모델을 4비트로 양자화하여 로드한 뒤 LoRA를 적용함으로써 메모리 사용량을 획기적으로 절감한다.
• Transformer 집중 학습: 텍스트 인코더와 VAE는 고정하고, 모델의 핵심인 Transformer 컴포넌트만을 미세 조정한다.
• FP8 최적화: torchao를 이용한 FP8 학습을 통해 호환 가능한 하드웨어에서 학습 속도를 더욱 높일 수 있다.

이 가이드는 NVIDIA RTX 4090 기반의 결과와 함께 Google Colab에서 즉시 실행 가능한 코드를 제공한다.