Как запустить LTX-2.3 (22B) на бесплатных GPU T4 в Kaggle — Полный туториал

Я только что запустил модель LTX-2.3 от Lightricks — открытую видеомодель с 22 миллиардами параметров — на совершенно бесплатном аккаунте Kaggle. Никакой аренды видеокарты. Никакой локальной установки. Никаких платных инструментов. Если вы не можете позволить себе запуск видеомоделей с открытым исходным кодом, потому что «вам нужен A100 за 2 доллара в час», это видео для вас. Я покажу вам точную бесплатную конфигурацию, которую использую я — две видеокарты T4 от Kaggle, ComfyUI и туннель Cloudflare — и продемонстрирую результат на выходе. 📓 Бесплатный ноутбук + JSON-файл рабочего процесса + README: 👉 https://harshitdynamite.gumroad.com/l... ⏱️ Временные метки 0:00 — Вступление: что может создать бесплатный аккаунт Kaggle 0:15 — Что мы создаём (LTX-2.3 + ComfyUI + Kaggle) 1:14 — Настройка: ноутбук ↔ Cloudflare ↔ Kaggle 1:31 — Почему это сложнее, чем кажется (нехватка памяти в Colab, проблемы с Python) 2:35 — 3 вещи, которые нужно настроить перед началом (телефон Kaggle, токен HF, секрет) 3:19 — Импорт ноутбука + настройки Kaggle GPU 4:11 — Пошаговое руководство по ноутбуку (все 8 ячеек, быстро) 6:39 — Открытие ComfyUI через туннель Cloudflare 7:19 — Исправление рабочего процесса (отсутствующие узлы + красный (блоки) 8:22 — Написание запроса + настройки разрешения + запуск 9:53 — Наблюдение за загрузкой модели и выборкой 10:38 — Почему работает только 1 из 2 ваших графических процессоров 11:31 — Сгенерированное видео (первый результат!) 12:56 — Объяснение конвейера Distilled и Full 13:23 — Загрузка видео (и исправление отсутствующего расширения .mp4) 13:31 — Честные ограничения бесплатного Kaggle 14:53 — Тизер второй части: RunPod A100 для видео в высоком качестве 1080p 15:20 — Файлы, ресурсы, завершение 🧠 Что вы узнаете • Как использовать бесплатный уровень Kaggle с 2 графическими процессорами T4 для генерации видео с помощью ИИ • Почему Google Colab не будет работать с моделями такого размера • Как ComfyUI решает конфликты версий трансформеров, которые нарушают работу чистого Python • Как сделать рабочий процесс GPU доступным в вашем локальном браузере через Туннель Cloudflare • Реальные компромиссы машинного обучения с «низким потреблением ресурсов GPU» — что на самом деле помещается на 15 ГБ видеопамяти • Как сэкономить пятизначную сумму на аренде GPU для прототипирования 🔗 Упомянутые ресурсы • Модель видеокарты LTX-2.3 — https://huggingface.co/Lightricks/LTX... • LTX-2.3 FP8 (та, которую мы используем) — https://huggingface.co/Lightricks/LTX... • Незаблокированный кодировщик текста Gemma — https://huggingface.co/Comfy-Org/ltx-2 • ComfyUI — https://github.com/comfyanonymous/Com... • Узлы ComfyUI-LTXVideo — https://github.com/Lightricks/ComfyUI... • Быстрый туннель Cloudflare — https://developers.cloudflare.com/clo... 🎬 Часть 2 (скоро): Запуск того же рабочего процесса на RunPod A100 для полного качества 1080p с корректным звуком. Подпишитесь, чтобы не пропустить. 💬 Столкнулись с другой ошибкой, нежели та, с которой столкнулся я?** Напишите об этом в комментариях — я читаю каждый и постараюсь помочь вам решить проблему. 🎯 Философия канала: Технологии — это всего лишь инструмент. Изучайте их, используйте их, создавайте продукты. Если это помогло вам сэкономить несколько часов на отладке, поставьте лайк — это действительно помогает этому видео дойти до других людей, которым оно нужно. Благодарности и признательность • Lightricks за открытый исходный код LTX-2.3 и первоклассную поддержку ComfyUI • Команде ComfyUI за то, что они сделали такие сложные конвейеры действительно работоспособными • Kaggle за бесплатный уровень GPU, благодаря которому стало возможным создание этого видео #aivideo #kaggle #comfyui #comfyuitutorial #ltxvideo #lightricks #opensourceai #generativeai #freegpu #aitutorial #texttovideo