Kohya SS — веб-интерфейс к коду sd-scripts для обучения собственных моделей: LoRA, DreamBooth и полного дообучения SDXL, SD 1.5 и FLUX. На gpu.nz он запускается одним шаблоном: вы арендуете видеокарту, открываете интерфейс и загружаете датасет. Оплата идёт по минутам работы сервера, а остановленный сервер не тратит GPU-минуты и сохраняет файлы на диске.
Коротко
Kohya SS работает на видеокартах от 16 ГБ. Самая доступная подходящая сейчас — RTX A4000 16 ГБ от 13 ₽ в час, оплата по минутам.
Обновлено 13 октября 2026 г.
Для LoRA на SDXL и SD 1.5 нужно от 16 ГБ видеопамяти: RTX 4080 16 ГБ справится, а RTX 4090 24 ГБ даёт запас под большие разрешения и заметно быстрее. Для FLUX берите 24 ГБ и больше: на 16 ГБ FLUX возможен только с fp8 и выгрузкой блоков, и это ощутимо медленнее. Полное дообучение и DreamBooth с большим батчем лучше делать на RTX A6000 48 ГБ.
Цены и наличие берутся из живого каталога и обновляются автоматически.
Для LoRA на персонажа обычно хватает 15–30 фотографий с разными ракурсами и освещением. Рядом с каждым фото лежит текстовый файл с подписью того же имени. Kohya ожидает папку вида 10_ohwx man: число до подчёркивания — сколько раз за эпоху повторяется каждое фото из неё, а слово ohwx — редкий триггер, по которому вы потом вызываете модель.
train/
img/
10_ohwx man/
01.jpg
01.txt # ohwx man, portrait photo, soft daylight
02.jpg
02.txt # ohwx man, full body, city streetЗагрузите папку целиком по scp. Файлы в /workspace сохраняются на диске сервера:
scp -r ./train <пользователь>@<адрес>:/workspace/ -P <порт>Число шагов считается так: фото × повторы × эпохи ÷ батч. Например, 20 фото с 10 повторами и 10 эпохами при батче 1 дают 2 000 шагов.
| Фото | Повторы | Эпохи | Батч | Шагов всего |
|---|---|---|---|---|
| 20 | 10 | 10 | 1 | 2 000 |
| 30 | 10 | 8 | 2 | 1 200 |
| 15 | 20 | 10 | 1 | 3 000 |
Время зависит от карты, разрешения и батча. Для SDXL на RTX 4090 прогон примерно в 2 000 шагов обычно занимает от получаса до часа. Точнее скажет короткий тест: запустите 50 шагов, замерьте секунды на шаг и умножьте на общее число шагов. Подробнее — в гайде какую GPU выбрать для LoRA.
В поле Output folder укажите /workspace/train/model. Туда Kohya сохраняет промежуточные версии LoRA по эпохам и итоговый файл .safetensors. Скачать его можно через JupyterLab: правый клик по файлу и Download. Или командой с вашего компьютера:
scp -P <порт> <пользователь>@<адрес>:/workspace/train/model/*.safetensors ./Файл LoRA весит обычно десятки–сотни мегабайт, его легко перенести в папку LoRA интерфейса генерации, например в Forge или ComfyUI.