看到這個區開了幾天也沒貼文，作為煉丹妹就發個小測試拋磚引玉一下吧

Ai-Toolkit 是一個較易入門的生圖模型 LoRA 訓練工具。作者 Jaret Burkett 大神將它設計得對弱雞系統非常友善（16 GB–32 GB 內存、<24 GB 顯存的系統皆可使用）。

不過，它的模型 Layer Offloading 採用循序執行。當 Rank 達到 512 時，每層的權重矩陣可達數百 MB，未經優化的循序傳輸速度高達 37+ s/it，效率相當低落。

最近，我在 GitHub 上發現了 OrakulStudio 製作的 Viking Engine 補丁（即 patch 安裝包）。它利用「雙緩衝非同步 CUDA 記憶體管理器」加上「強制 bf16 精度」兩大技術，聲稱訓練 Rank 512 LoRA 時可提速 6 倍，而且不會 OOM。

目前討論度不高，GitHub 星數只有可憐的 2 顆（其中 1 顆還是我給的，哈）。但對煉丹妹來說，在同等品質下：

省時間 = 省電費 = 賺更多

一箭三雕的事，當然要去試試看

適用對象

這個補丁適合什麼人？

• 顯存 > 24 GB 的 N 卡用家（支援 bf16 精度）
• 高內存系統（>64 GB，128 GB 更佳）
• 訓練大型模型（FLUX.2、Qwen-Image-Edit、XL 系模型等）
• 使用 Ai-Toolkit 架構作煉丹的用家
• 煉丹時開始遇到不明死機或 OOM 的人

這個補丁不適合什麼人？

• A 卡、I 卡等非 N 卡用家（華為的卡能不能用，就等論壇大佬們測試了）
• 低內存系統（16–32 GB）
• 非使用 Ai-Toolkit 架構（如 Kohya_ss）的用家
• 訓練小型模型（不需 Layer Offloading）
• 對現有配置已感到滿意的用家

這個補丁我已經實裝一個多星期，訓練了好幾個 LoRA，提升了不少速度。

但在論壇發文若只貼連結、把原文翻譯成中文，這種 Grok、Gemini 也會做的事感覺沒啥意思，倒不如做個小測試吧。順便驗證一下不同平台間的差異（畢竟作者大神只展示了他在 128 GB RTX 4090 Linux 系統上的結果）

️ 安裝方法

️ 重要聲明：備份！備份！備份！
請先備份好你的 Ai-Toolkit 工作環境，或建立全新的工作環境再進行操作。下列以 Windows 系統下建立新工作環境作介紹。

1. 安裝 Ai-Toolkit

在 CMD 中執行：

cd C:\Projects   # 你想運行的目錄
git clone https://github.com/ostris/ai-toolkit.git
cd ai-toolkit
conda create --name ai-toolkit python=3.12
conda activate ai-toolkit
pip install --no-cache-dir torch==2.9.1 torchvision==0.24.1 torchaudio==2.9.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
pip install -r requirements.txt

原作者使用的是 venv，但我個人習慣用 conda。

2. 備份原檔案

copy jobs\process\BaseSDTrainProcess.py jobs\process\BaseSDTrainProcess_backup.py
copy toolkit\memory_management\manager_modules.py toolkit\memory_management\manager_modules_backup.py

3. 安裝補丁（即 patch）

curl -o jobs\process\BaseSDTrainProcess.py https://raw.githubusercontent.com/OrakulStudio/ai-toolkit-Ostris-bonememory/refs/heads/main/core/BaseSDTrainProcess.py
curl -o toolkit\memory_management\manager_modules.py https://raw.githubusercontent.com/OrakulStudio/ai-toolkit-Ostris-bonememory/refs/heads/main/core/manager_modules.py

4. 修改 BaseSDTrainProcess.py

用 Notepad++（或其他編輯器）打開 jobs\process\BaseSDTrainProcess.py，找到第 22 行：

from huggingface_hub import HfApi, Repository, interpreter_login

更改為：

from huggingface_hub import HfApi, interpreter_login
try:
    from huggingface_hub import Repository
except ImportError:
    Repository = None
try:
    from huggingface_hub.utils import HfFolder
except ImportError:
    HfFolder = None

5. 運行 Ai-Toolkit WebUI

需要先安裝 Node.js（版本 > 20）

conda install -c conda-forge nodejs
cd ui
npm run build_and_start

測試平台

🧪 測試方法

使用 Ai-Toolkit，以 Qwen-image-edit 材質應用資料集 訓練 Qwen-image-edit 2511 LoRA 模型。

訓練參數：

• 精度：bf16
• 解析度：1024 像素
• Learning Rate：1e-4
• 分別在小 Rank（16、32）及高 Rank（64、128）進行比較

測試結果（模型：Qwen-image-edit 2511）

LoRA Rank	補丁前	補丁後	提升幅度
Rank 16	~33.73 s/it	~17.63 s/it	~91%
Rank 32	~33.66 s/it	~17.50 s/it	~92%
Rank 64	~33.71 s/it	~17.43 s/it	~94%
Rank 128	~34.32 s/it	~28.08 s/it	~22%

測試截圖
補丁前 Rank 16，平均 ~33.73 s/it

補丁後 Rank 16，平均 ~33.66 s/it

補丁前 Rank 32，平均 ~33.66 s/it

補丁後 Rank 32，平均 ~17.50 s/it

補丁前 Rank 64，平均 ~33.71 s/it

補丁後 Rank 64，平均 ~17.43 s/it

補丁前 Rank 128，平均 ~34.32 s/it

補丁後 Rank 128，平均 ~28.08 s/it

結論

雖然速度上有顯著改善，但為什麼不能達到原作者所宣稱的大幅度提升呢？

翻查 作者的訓練紀錄 後發現，他是用 512 像素作訓練測試，與本次測試使用的 1024 像素相差約 4 倍運算量。

雖然未能達到原作者數倍的提升，但在較常用的 Rank 32、Rank 64 上仍有接近 90% 的速度提升，對煉丹來說絕對是一個值得折騰的修改！

適用建議

• 如果你主要訓練 1024 解析度的 LoRA，建議搭配此補丁，可獲得約 90% 的速度提升。
• 如果你主要跑 512 解析度，提升幅度會更為驚人（依作者實測可達六倍）。

如果有更多測試結果，歡迎在留言區交流分享～祝大家煉丹愉快！

️ 後記

可能你會問：為什麼沒有測試 Rank 512 呢？其實我有測試過，但因為 CUDA Error 而沒有得出結果。跟 AI 交流幾輪後發現，應該是 Windows + PyTorch 的相容性問題，有時間再轉移到 Linux 系統試試吧

最後呢，本技術之教學純屬研究性質，獲得本技術後的所有生成產物(包括但不限於文字、圖片，音訊、影片等)，皆與技術提供者無關。

修合無人見，存心有天知。