Stable Diffusionが突然動かなくなり、エラーメッセージが表示されて困っている方へ。この記事では、GPUエラーの解決方法や、その他の可能性について解説します。
1. エラーメッセージの内容と原因
エラーメッセージ『RuntimeError: Torch is not able to use GPU; add –skip-torch-cuda-test to COMMANDLINE_ARGS variable to disable this check』は、TorchがGPUを認識できないことを示しています。このエラーは、主にCUDAやPyTorchの設定に問題がある場合に発生します。
具体的には、GPUドライバやCUDAのバージョンが一致しない場合や、PyTorchがGPUを認識していない場合に発生します。エラーメッセージにある通り、`–skip-torch-cuda-test` オプションを設定すれば一時的に回避可能ですが、それでは根本的な問題を解決できません。
2. 解決方法 – CUDAとPyTorchの設定確認
以下の手順で問題を解決する方法を試してください。
- CUDAとGPUドライバの確認：まず、CUDAが正しくインストールされているか、そしてGPUドライバが最新であるか確認してください。特にRTX4070を使用している場合、最新のドライバとCUDAバージョンが必要です。
- PyTorchのバージョン確認：PyTorchのインストールバージョンがCUDAバージョンと一致しているか確認してください。PyTorchの公式サイトで、使用しているCUDAバージョンに対応したPyTorchのバージョンを確認することができます。
- 環境変数の設定：PyTorchがGPUを認識するように環境変数を設定します。`CUDA_VISIBLE_DEVICES` や `TORCH_CUDA_ARCH_LIST` などが正しく設定されているか確認してください。
3. LoRAのインストール後の問題
LoRAのインストールが原因でStable Diffusionが動かなくなった場合、LoRAのインストール手順に誤りがある可能性があります。特に、GitHubからのインストール後にエラーが発生した場合、以下の確認を行ってください。
- LoRAの依存関係：LoRAをインストールする際に必要な依存関係が正しくインストールされているか確認してください。
- 再インストール：LoRAをアンインストールし、再インストールすることで問題が解決する場合があります。`git clone` コマンドを使って最新バージョンをインストールし、依存関係を再度インストールします。
4. 一時的な回避策 – コマンドライン引数の設定
問題が一時的に解決しない場合、エラーメッセージに記載されているように、`–skip-torch-cuda-test` をコマンドライン引数に追加することができます。この設定を行うことで、CUDAのチェックをスキップして動作することがありますが、根本的な解決ではないため、上記の方法を試すことをお勧めします。
5. まとめと追加のアドバイス
Stable Diffusionが動かなくなった場合、CUDAやPyTorch、GPUドライバの設定を確認し、LoRAインストール後のエラーも疑ってみることが重要です。問題が解決しない場合は、GPUの設定や依存関係を再インストールしてみてください。また、エラーメッセージに表示されるヒントを元に、さらに調査を行うことも解決への近道となります。
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