Wan 2.2 / LTX-2 Guida OOM: Frame, Batch Size e Risoluzione sicuri in AI Toolkit

Per l'addestramento video LoRA, l'OOM di solito non dipende da una singola impostazione sbagliata.

È solitamente la combinazione di:

• troppi frame
• un bucket di risoluzione troppo grande
• un batch troppo grande
• un campionamento dell'anteprima troppo costoso

Ecco perché l'OOM video sembra incoerente: un addestramento funziona, il successivo crasha, anche se "non è cambiato nulla di importante."

Questa guida ti offre un budget di memoria pratico per Wan 2.2 e LTX-2 in RunComfy AI Toolkit.

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Checklist rapida (inizia qui)

• Per Wan 2.2, inizia con Batch Size = 1 e 21–41 frame
• Per LTX-2, inizia con Batch Size = 1 e 49 o 81 frame
• In Datasets, riduci Num Frames prima di toccare il LR
• In Datasets, rimuovi il bucket di Resolution più alto per primo
• In Sample, mantieni i video di anteprima più economici del tuo budget di addestramento
• Se il log dice Bus error / out of shared memory, quello non è lo stesso di CUDA OOM

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1) Prima di tutto: identifica quale problema di memoria hai

CUDA OOM

Questa guida è per errori come:

CUDA out of memory

OOM during training step ...

Tried to allocate ...

Crash Shared-memory / DataLoader

Se il tuo log dice:

Bus error

out of shared memory

DataLoader worker is killed

È un problema diverso legato alla memoria condivisa (/dev/shm), non alla VRAM GPU. Vedi Fix: DataLoader worker Bus error (/dev/shm) — risoluzione problemi

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2) L'unico modello mentale di cui hai davvero bisogno

Per l'addestramento video, la pressione di memoria aumenta principalmente con:

frame × risoluzione × batch size

Se aumenti tutti e tre contemporaneamente, stai molto probabilmente costruendo un run al limite.

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3) Wan 2.2: sicuro vs limite vs alto rischio

Primo addestramento sicuro

• Batch Size: 1
• Num Frames: 21 o 41
• Resolution: iniziare con 512
• Mantenere i video di anteprima conservativi

Limite

• Batch Size: 1
• Num Frames: 81
• Resolution: 480–512

Alto rischio

• Batch Size ≥ 2 con 81 frame
• Bucket ad alta risoluzione più clip lunghe
• Generazione frequente di anteprime pesanti

Ordine di rollback Wan

1. Ridurre Num Frames
2. Mantenere Batch Size = 1
3. Rimuovere la Resolution più alta
4. Ridurre il costo delle anteprime

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4) LTX-2: sicuro vs limite vs alto rischio

Primo addestramento sicuro

• Batch Size: 1
• Num Frames: 49 o 81
• Resolution: 512

Limite

• Batch Size: 1
• Num Frames: 121
• Resolution: 512

Alto rischio

• Batch Size ≥ 4 con 121 frame
• Bucket più grandi prima della stabilità comprovata
• Campionamento pesante dell'anteprima

Ordine di rollback LTX

1. Mantenere Batch Size = 1
2. Ridurre Num Frames (121 → 81 → 49)
3. Ridurre Resolution
4. Rendere l'anteprima più economica

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5) Perché la stessa config a volte funziona e a volte va in OOM

Ragioni comuni:

• Picchi di bucket (il bucket più grande porta la VRAM oltre il limite)
• Picchi di anteprima (l'addestramento ci sta, l'anteprima lo fa sforare)
• Stato di memoria al limite

Una config che "a volte funziona" deve essere trattata come instabile.

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Riepilogo in una riga

Per Wan 2.2 e LTX-2, l'OOM video è solitamente un problema di frame × risoluzione × batch.

Inizia conservativo, prova la stabilità, poi scala.