Wan 2.2 / LTX-2 Guide OOM : Frames, Batch Size et Résolution sûrs dans AI Toolkit
Pour l'entraînement video LoRA, l'OOM n'est généralement pas dû à un seul mauvais réglage.
C'est habituellement la combinaison de :
- trop de frames
- un bucket de résolution trop grand
- un batch trop grand
- un échantillonnage de prévisualisation trop coûteux
C'est pourquoi l'OOM vidéo semble incohérent : un entraînement fonctionne, le suivant crashe, même si « rien d'important n'a changé. »
Ce guide vous donne un budget mémoire pratique pour Wan 2.2 et LTX-2 dans RunComfy AI Toolkit.
Checklist rapide (commencez ici)
- Pour Wan 2.2, commencez avec Batch Size = 1 et 21–41 frames
- Pour LTX-2, commencez avec Batch Size = 1 et 49 ou 81 frames
- Dans Datasets, réduisez Num Frames avant de toucher au LR
- Dans Datasets, supprimez le bucket de Resolution le plus élevé en premier
- Dans Sample, gardez les vidéos de prévisualisation moins chères que votre budget d'entraînement
- Si le log dit Bus error / out of shared memory, ce n'est pas la même chose que CUDA OOM
1) D'abord : identifiez quel problème mémoire vous avez
CUDA OOM
Ce guide est pour des erreurs comme :
CUDA out of memory
OOM during training step ...
Tried to allocate ...
Crash Shared-memory / DataLoader
Si votre log dit :
Bus error
out of shared memory
DataLoader worker is killed
C'est un problème différent lié à la mémoire partagée (/dev/shm), pas à la VRAM GPU. Voir Fix : DataLoader worker Bus error (/dev/shm) — dépannage
2) Le seul modèle mental dont vous avez vraiment besoin
Pour l'entraînement vidéo, la pression mémoire augmente principalement avec :
frames × résolution × batch size
Si vous augmentez les trois en même temps, vous construisez très probablement un run limite.
3) Wan 2.2 : sûr vs limite vs haut risque
Premier entraînement sûr
- Batch Size : 1
- Num Frames : 21 ou 41
- Resolution : commencer avec 512
- Garder les vidéos de prévisualisation conservatrices
Limite
- Batch Size : 1
- Num Frames : 81
- Resolution : 480–512
Haut risque
- Batch Size ≥ 2 avec 81 frames
- Buckets haute résolution plus clips longs
- Génération fréquente de prévisualisations lourdes
Ordre de rollback Wan
- Réduire Num Frames
- Garder Batch Size = 1
- Supprimer la Resolution la plus haute
- Réduire le coût des prévisualisations
4) LTX-2 : sûr vs limite vs haut risque
Premier entraînement sûr
- Batch Size : 1
- Num Frames : 49 ou 81
- Resolution : 512
Limite
- Batch Size : 1
- Num Frames : 121
- Resolution : 512
Haut risque
- Batch Size ≥ 4 avec 121 frames
- Buckets plus grands avant stabilité prouvée
- Échantillonnage lourd de prévisualisation
Ordre de rollback LTX
- Garder Batch Size = 1
- Réduire Num Frames (121 → 81 → 49)
- Réduire Resolution
- Rendre la prévisualisation moins chère
5) Pourquoi la même config fonctionne parfois et fait OOM parfois
Raisons courantes :
- Pics de bucket (le plus grand bucket pousse la VRAM au-delà de la limite)
- Pics de prévisualisation (l'entraînement tient, la prévisualisation le fait déborder)
- État mémoire limite
Une config qui « fonctionne parfois » doit être traitée comme instable.
Résumé en une ligne
Pour Wan 2.2 et LTX-2, l'OOM vidéo est généralement un problème de frames × résolution × batch.
Commencez conservateur, prouvez la stabilité, puis montez en charge.
Prêt à commencer l'entraînement ?