kohya_ss GUI 설치 전체 단계 (Windows 기준)

좋아요! GUI로 다시 시작하는 거면, PC에 kohya_ss를 처음부터 설치하는 전체 과정을 단계별로 정리해드릴게요. 도스창(명령 프롬프트 또는 PowerShell)에서 진행하면 됩니다. 아래는 체크리스트처럼 메모하면서 따라가기 좋게 구성했어요.

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🧰 kohya_ss GUI 설치 전체 단계 (Windows 기준)

✅ 1. Python 설치 확인

• [ ] Python 3.10.x 설치됨 (Anaconda도 가능하지만 일반 Python 추천)
• [ ] python --version으로 확인

👉 설치 안 되어 있으면 Python 공식 사이트에서 설치
설치 시 “Add Python to PATH” 꼭 체크!

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✅ 2. Git 설치 확인

• [ ] git --version으로 확인

👉 설치 안 되어 있으면 Git 공식 사이트에서 설치

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✅ 3. kohya_ss 코드 다운로드

git clone https://github.com/bmaltais/kohya_ss.git
cd kohya_ss

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✅ 4. 가상환경 생성 및 활성화

python -m venv venv
venv\Scripts\activate

PowerShell에서는 .\venv\Scripts\Activate.ps1
명령 프롬프트에서는 venv\Scripts\activate

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✅ 5. 필요한 패키지 설치

pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt

설치 중 오류가 나면 bitsandbytes나 torch 관련 에러일 수 있어요. GPU 환경에 맞는 버전으로 수동 설치 가능.

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✅ 6. GUI 실행

python gui.py

실행되면 웹 브라우저에서 GUI 인터페이스가 열립니다.
보통 http://127.0.0.1:7860 주소로 접속돼요.

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✅ 7. 훈련 설정

• [ ] 모델 경로 지정 (예: base 모델)
• [ ] 데이터셋 경로 지정
• [ ] 출력 경로 지정
• [ ] LoRA 설정값 입력 (rank, alpha 등)
• [ ] 훈련 시작 버튼 클릭

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✅ 8. 훈련 결과 확인

• [ ] 지정한 출력 폴더에 .safetensors, adapter_config.json 생성 확인
• [ ] GUI에서 로그 확인 (loss 값 등)

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필요하시면 GPU 설정, 오류 해결법, LoRA 훈련 옵션 설명도 도와드릴게요.
지금부터 하나씩 따라가실 건가요? Python부터 확인해볼까요?

 

 

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

https://download.pytorch.org/whl/cu118

 

오케이, 5번 단계에서 패키지 설치가 안 되는 거면 보통 다음 중 하나일 가능성이 높아요:

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⚠️ 자주 발생하는 오류 유형

1. bitsandbytes 설치 오류

• GPU 환경에 따라 CUDA 버전이 맞지 않으면 설치 실패
• 해결: pip install bitsandbytes==0.41.1 또는 CUDA에 맞는 버전 수동 설치

2. torch 관련 오류

• GPU용 PyTorch가 없거나 버전이 맞지 않음
• 해결: PyTorch 공식 설치 페이지에서 환경에 맞는 명령어 복사해서 설치

예: CUDA 11.8 사용 시

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

3. xformers 설치 실패

• 일부 환경에서는 빌드 오류 발생
• 해결: pip install xformers==0.0.23 또는 생략 가능 (옵션 기능)

4. requirements.txt 전체 설치 실패

• 하나라도 실패하면 전체가 중단될 수 있음
• 해결: 아래처럼 하나씩 설치해보기

pip install -r requirements.txt --no-cache-dir

또는

pip install transformers accelerate bitsandbytes torch torchvision xformers gradio

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🛠️ 해결 순서 추천

1. venv 활성화된 상태에서
2. pip install --upgrade pip
3. pip install torch → GPU 환경에 맞게
4. pip install bitsandbytes
5. pip install -r requirements.txt 또는 개별 설치

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혹시 오류 메시지 일부라도 보여주시면, 정확히 어떤 패키지에서 막혔는지 바로 알려드릴 수 있어요.
지금 GPU 환경(CUDA 버전)이나 Python 버전도 알려주시면 더 정확하게 도와드릴 수 있고요.

 

🛠️ 해결 순서 추천
1.   활성화된 상태에서
2. 
3.   → GPU 환경에 맞게
4. 
5.   또는 개별 설치