Läuft in ~30 s
Vorab zwischengespeichertes Image, Ports zugeordnet, TLS terminiert – der Stack läuft, bevor Sie diesen Satz zu Ende gelesen haben.
Template · Training & Fine-Tuning · CUDA 12.6
Kohya-LoRA-Training auf einer Cloud-GPU starten, in 30 Sekunden
Trainieren Sie SDXL- und Flux-Bild-LoRAs in einer Browser-GUI – Datensatz rein, .safetensors raus. Die GUI von Kohya ist der Standard-Trainer für Stable-Diffusion-, SDXL- und Flux-LoRAs: Datensatzvorbereitung, Captioning-Hilfen, gebündelte Auflösungen und eine Browser-Oberfläche über die sd-scripts. Zwanzig bis vierzig Bilder rein, eine .safetensors-LoRA raus, meist innerhalb einer Stunde auf einer 4090. Ab $0,074/Std. auf einer unterbrechbaren RTX 3090.
Template ist kostenlos
Sie zahlen nur den GPU-Preis: Kohya's GUI auf einer RTX 3090 kostet $0,148/Std. On-Demand, $0,074/Std. unterbrechbar, abgerechnet pro Sekunde.
Volumes für Zustandsdaten
Modelle, Datensätze und Ausgaben liegen auf einem Datenträger für $0,08/GB/Monat; die Instanz bleibt austauschbar.
Standardmäßig privat
Dedizierte GPU, verschlüsselter Datenträger, Kryptozahlungen, ohne KYC, keine gespeicherten IPs – Jupyter und SSH hinter Ihren eigenen Zugangsdaten.
Beste GPUs für Kohya's GUI
Drei Preisstufen, mit denen dieses Template gut läuft – gut, besser, am besten. Jedes Modell im Katalog funktioniert; dies sind die besten Preis-Leistungs-Optionen.
| Stufe | GPU | VRAM | On-Demand | Unterbrechbar | Warum diese Karte | Aktion |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gut | RTX 3090 | 24 GB | $0,148 | $0,074 | 24 GB zum niedrigsten Preis für SDXL-LoRAs. | Bereitstellen |
| Besser | RTX 4090 | 24 GB | $0,354 | $0,177 | Community-Standard: SDXL- und Flux-LoRAs in 30–60 Minuten. | Bereitstellen |
| Am besten | RTX 5090 | 32 GB | $0,481 | $0,240 | 32 GB für Flux-Training in voller Präzision und größere Batch-Größen. | Bereitstellen |
Mehr VRAM benötigt? Der vollständige Katalog listet alle 83 Modelle mit Verfügbarkeit in Echtzeit auf; der VRAM-Leitfaden ordnet Modelle den passenden Karten zu.
Kohya's GUI über Konsole, CLI oder API bereitstellen
Wählen Sie das Template in der Bereitstellungsleiste der Konsole, oder erledigen Sie es per Skript:
- Konsole – nach GPU filtern, Kohya's GUI im Template-Auswahlmenü wählen, Datenträger und Umgebungsvariablen festlegen, bereitstellen.
- CLI – pip install lowcostgpu, dann der Befehl rechts. CLI-Referenz.
- API – POST /v1/instances mit "template": "kohya-s-gui". REST-Referenz.
- Eigenes Image – jede OCI-Referenz funktioniert ebenfalls; wir injizieren die NVIDIA-Runtime. Template-Dokumentation.
$ lowcostgpu launch --gpu rtx-3090 --template kohya-s-gui \
--disk 100 --volume models:/workspace/models
✓ instance i-7a41c0e2 running (27.9s)
# Kohya's GUI · RTX 3090 · $0,148/hr · per second
# https://i-7a41c0e2.lowcostgpu.com:8888 (TLS)
$ lowcostgpu stop i-7a41c0e2 # billing ends this secondWas steckt im Template Kohya's GUI
| Image | lowcostgpu/kohyas-gui |
|---|---|
| CUDA | CUDA 12.6 |
| Zugang | SSH-Shell · JupyterLab auf einem zugeordneten Port |
| Kategorie | Training & Fine-Tuning |
| Speicherplatz | NVMe-Instanzdatenträger (Größe bei Bereitstellung festgelegt) + optionale Netzwerk-Volumes |
| Abrechnung | Nur GPU-Preis, pro Sekunde – keine Template-Gebühr, keine Einrichtungsgebühr |
Weitere training & fine-tuning Templates
Axolotl – Fine-Tuning auf einer Cloud-GPU — Fine-Tuning von Llama, Qwen oder Mistral aus einer einzigen YAML-Datei – LoRA, QLoRA und Multi-GPU-FSDP.
Unsloth Studio auf einer Cloud-GPU — 2× schneller, weniger VRAM beim Fine-Tuning – Unsloth-Kernel mit Notebook-Workflow.
Flux Gym auf einer Cloud-GPU — Eine denkbar einfache Oberfläche zum Trainieren von Flux-LoRAs, aufbauend auf den Kohya-Skripten.
Ostris AI Toolkit auf einer Cloud-GPU — Der AI-Toolkit-Trainer für Flux- und Diffusionsmodelle, mit einer Weboberfläche.- Alle 37 Templates
Kohya's GUI auf einer Cloud-GPU: FAQ
Umgebungsvariablen, Ports und benutzerdefinierte Images werden in der Template-Dokumentation behandelt.
Wie viel kostet es, Kohya's GUI auf einer Cloud-GPU auszuführen?
Nur der GPU-Preis – das Template ist kostenlos. Ab $0,074/Std. auf einer unterbrechbaren RTX 3090, $0,148/Std. On-Demand auf einer RTX 3090. Es wird pro Sekunde abgerechnet, eine Stunde Herumprobieren kostet also eine Stunde, nicht einen Tag. Datenträger kosten $0,08/GB/Monat.
Wie lange dauert der Start von Kohya's GUI?
Etwa 30 Sekunden nach dem Klick auf „Bereitstellen“: Das Image ist auf den Hosts vorab zwischengespeichert, Ports sind zugeordnet und TLS wird für Sie terminiert. Der Neustart einer gestoppten Instanz ist schneller, und Ihr Datenträger ist genauso, wie Sie ihn verlassen haben.
Kann ich meine Modelle und Ausgaben zwischen Sessions behalten?
Ja – fügen Sie bei der Bereitstellung einen Datenträger hinzu. Alles auf dem Datenträger übersteht das Löschen der Instanz und wird in Sekunden auf der nächsten Instanz in der Region eingebunden, für $0,08/GB/Monat. Der Instanzdatenträger selbst übersteht Stopp/Start, aber nicht das Löschen.
Wie viel kostet das Training einer Style-LoRA?
Eine typische 30-Bild-SDXL-LoRA mit 1.500 Schritten dauert auf einer RTX 4090 30–45 Minuten – deutlich unter einem Dollar im unterbrechbaren Tarif.