Colab训练低成本方案：教你用零成本搞定 LoRA 微调

1 在没显卡的情况下，我是怎么用 Colab 免费跑通微调的？

说实话，我一开始对用 Colab 训练 LoRA 模型是嗤之以鼻的。免费版只有 12GB 内存，还老是断线，这能干啥？但后来真香了。花了一晚上调环境之后，我居然用免费 Colab 训出了一个人像 LoRA，还挺好用。

如果你现在还没有本地显卡，又不想一上来就烧钱租 A100，那这篇可以说是你的“破局指南”。

2 环境搭建：用哪种 Colab 模板最省事？

网上一堆教程都让你从零 pip install，那效率太低。我强烈推荐用Kohya_ss 的一键 Colab 模板：

一打开就是界面化的参数设置，免去了繁琐的代码配置，而且社区更新频繁，有问题基本都能搜到解决方案。

当然你也可以手动部署，但不建议，除非你特别想控制底层逻辑。我们毕竟是“低成本”训练。

3 Colab 免费版能跑多大？

先讲结论：你最多能跑 512x512 分辨率、rank=4~8 的模型，但 batch_size 基本锁死在 1。

我训练一个人像模型，100 张图，大概跑了 3 小时左右，显存占用 11.7GB，刚刚好没爆。你要是开 fp32，那就别想了，直接炸。

推荐配置如下：

resolution = 512x512
rank = 8
batch_size = 1
fp16 = true
max_train_steps = 1500

如果你想省显存，可以参考我之前用来训练 gpt-sovits声音模型训练，里面提到的“动态精度管理”同样适用于 Colab。

4 训练数据：图片怎么处理最轻量？

Colab 的传输速度比较慢，建议你别上传原图，先在本地裁剪、压缩成统一格式再上传：

• 图像尺寸：统一 512px，最好是正方形
• 图像格式：jpg 比 png 轻很多
• 文本描述：用 BLIP 生成 caption，然后保存为 image_name.txt

数据打包成 .zip 后上传 Google Drive，然后在 Colab 中用 gdown 或直接挂载 drive 解压到 /content。

5 输出模型怎么保存？

训练出来的模型默认保存在 /content/LoRA 文件夹下。你可以用以下两种方法备份：

1. 拷贝回 Google Drive：速度慢但免费
2. 用 rclone 上传到其他网盘：速度快，可以参考我之前写的 rclone进阶使用教程-常用命令详解

建议你定期备份，因为 Colab 挂掉之后，没保存的文件就直接没了，别问我怎么知道的……

6 降级操作：免费 Colab 跑不动的时候怎么办？

有几招可以用来“掩耳盗铃”：

• 开半精度：fp16 + gradient_checkpointing 开启
• 图片数据减少到 50 张以下
• rank 调到 4
• 使用 “Dreambooth-lite” 模式，牺牲效果换时间

当然，实在不行你可以临时开个 Colab Pro，一天才 15 块钱，比买一张 3090或4090 香多了。

7 适合谁？不适合谁？

• ✅ 初学者：想感受训练流程但没设备
• ✅ 模型创作者：快速验证模型思路
• ❌ 企业/大规模训练：Colab 免费版完全扛不住
• ❌ 高分辨率需求用户：训练 768p 基本不现实