How to install fluxgym on RunPod
…いやはや、何と言うか、何と言うべきか。
まず最初に一言、「いい加減、心が折れかけました、以上」
て感じですかね。ここまで来るともう「意地でも何とかしてやる」的な執念以外の何物でもありません。GPUクラウドサービス「RunPod」上へのfluxgymのインストールとテストランの完走にやっと到達しました。
疲れた…
借りたGPUが、予算ケチってRTX4090 1台だけだったので、余り高負荷なテストはしていません。重要な事はプログラムが完走することをまず確認する事なので。
それにしても、いちいち数えてませんでしたが、多分20回以上はnoteを作り直しましたね。
特に厄介だったのが、やはりPytorch周りで、Google Colabもローカルと文法が違うので苦戦しましたが、RunPodは更にGoogleColab用のコマンドが通用しなかったので、そこを突破するコマンドのアイデアを捻り出すのに苦労しました。
最後は、力ずくでねじ伏せるようなpipコマンドを捻り出して何とかしました。ここを何とかした自分を自画自賛したい位です。
並行して、同様に価格設定がフレキシブルなGPUクラウドサービスである「Vast.ai」でも並行して導入を進めていたのですが、こちらは本当に心が折れました。訳わからん。
RunPodと同じノートの組み方をしても、何故かVast.aiではエラーを起こします。インストールは出来たのですが、動作しないのでは意味がありません。そして、理由がわからない…
とりあえずRunPodでは動いたので、フレキシブルに利用できるGPUクラウドで、fluxgymを動作させるという最低限のミッションはクリアしました。
そして下の記事で紹介しているように、月額料金型のGoogle Colabでも動作テストは完了したので、これで一応クラウドでFlux用LoRAを作成できる環境は一応整ったことになります...が、やっとスタート地点に立っただけだったりしますが。
ちょっと、苦戦した勢いのまま前書が長くなりましたが本題です。
まずGPUをレンタルしたら、「Connect」をクリックして、Jupyter Lab形式でエディタを開きます。
この時、ストレージサイズは最低でも40GBは必要です。Flux LoRAを作成する場合、モデルとclipだけで30GBを超えるからです。
(※以下の設定は、GPUをレンタルする前の時点で設定してください)
エディタが開いたら、以下のノートをアップロードしてください。
アップロードしたファイルをダブルクリックするとノートが開くので、「Run All Cells」をクリックして全てのプログラムを実行していきます。
最後に、下図のようにapp.pyファイルが実行されると、WebUIへのリンクが表示されるので、urlからWebUIを開きます。
動画撮影の為に負荷的な設定は落としていますが、一連の動作を動画化しました。動画では一つずつプログラムを実行していますが、ご参考まで。
今日のBGMは、連日のUVERWorld祭り…「7th Trigger」!
Ah 白々しいこの街も人も、馴染んでいく自分にも 苛ついていた
川の流れから目をそらした
同じように 流されて来た訳じゃない
…自分の場合は、それなりに長く生きてきても徹底的に己自身であり続けた生き方をしてきた為に、馴染んでく自分という瞬間自体がなかった気がしますが、冒頭から心から共感できる。
UVERWorldには、そういう歌が多いです。
…どんなに食べても太らない件...は笑ってしまいますが、この人の場合はそうでしょう。フィジカル的にも超人的な人です。
彼を兄貴分のように慕っているSUPER BEAVERのぶーやんが、Takuya∞さんの超人逸話をラジオで語っていたりします。
私もロードバイク乗りなので「太る」とは無縁ですが、体質というより単に体を動かし続けていて、消費カロリーが摂取カロリーを上回っているだけの事です。
SUPER BEAVERもまた、素晴らしいバンドです。
都会のラクダは、RADWIMPSの野田洋次郎さんのラリルレ論と共に、私の愛読書でもあります。