kohyaでLORAを複数作ろうとしていたのですが、一つ作ったら必ず次作る物からすごく時間がかかってしまいます、なぜでしょうか？

kohyaでLORAを複数作ろうとしていたのですが、一つ作ったら必ず次作る物からすごく時間がかかってしまいます、なぜでしょうか？

 

ChatGPT:

kohya_ss（Kohya Trainer）でLoRAを複数回続けて作ろうとすると、2回目以降に学習時間や処理時間が極端に長くなる（または止まったようになる）という現象は、以下のような原因が考えられます：

---

✅ よくある原因と対処法：

---

① VRAMの開放がされていない（GPUメモリ不足）

• 1つ目のLoRA学習が終わっても、VRAM（GPUのメモリ）が完全に解放されておらず、2回目以降にメモリ不足で処理が遅延またはフリーズします。

対処法：

• kohya_ss をいったん 完全に終了して再起動。

• または、torch.cuda.empty_cache() をスクリプトに手動で入れる、もしくはPythonの対話モードで実行。

---

② Windows＋venv環境でのメモリリーク的挙動

• 特に Windows 環境の venv（仮想環境）では、何度も LoRA を回すと内部的に不要なキャッシュやプロセスが蓄積されて遅くなります。

対処法：

• 一回ずつ再起動（kohyaのウィンドウを閉じて再起動）。

• もしくは、CLI（コマンドライン）で1回ごとに起動・終了するようなバッチスクリプトにするのが安定します。

---

③ 学習ログやキャッシュの蓄積

• output や train_data_cache などが溜まっていると、読み込み処理やキャッシュ生成に時間がかかる場合があります。

対処法：

• train_data_cache.json を削除してから再学習。

• outputフォルダやログファイルを一時的に移動または整理。

---

④ メモリスワップが発生している（CPU側のRAMも足りない）

• VRAMだけでなく、RAMが足りず、仮想メモリ（スワップ）が発生して重くなることがあります。

対処法：

• RAMの空き容量を増やす（他アプリ終了など）。

• Windowsで仮想メモリ設定を手動で増やす。

---

⑤ 設定ファイルやログファイルの異常

• 直前のLoRA学習のログや設定が不完全だと、次回学習に干渉して不安定になることがあります。

対処法：

• train_config.toml などをリフレッシュ（1から作り直すか、明示的に新しく保存）。

---

🔧 おすすめの対策まとめ

問題	対策
GPUメモリが開放されない	kohya_ssを一度終了して再起動
仮想メモリに入って重くなる	Windowsの仮想メモリを増やす・他のアプリを閉じる
複数学習で遅くなる	毎回終了→起動のバッチ方式にする
キャッシュで遅延	train_data_cache.json や outputを削除・整理

---

📌 もし「No data found」や「NaN」エラーも出るなら：

それはまた別の問題で、メタデータや画像フォーマット、拡張子の問題が多いです。必要ならそれもサポートします。

---

よければ、具体的な状況（使用コマンド、エラー表示、何回目で遅くなったか、環境）などを教えていただければ、さらに深く調べてお答えします。