做这行九年，我见过太多人拿着N卡在那儿吹牛逼，说什么生态好、CUDA无敌。说实话，以前我也这么觉得，直到我钱包瘪了，不得不把目光转向了A卡。今天不整那些虚头巴脑的理论，就聊聊我这半个月死磕a卡训练lora模型的血泪史。你要是手里攥着RX 6700 XT或者更老一点的卡，想搞搞个人LoRA，这篇文能救你的命，或者让你死得更明白点。

刚开始我觉得，AMD不是有ROCm吗？Linux下直接跑不就行了？天真，太天真了。我折腾了整整三天，光配环境就差点把键盘砸了。Windows下直接跑ROCm那是做梦，除非你想体验蓝屏。所以我只能老老实实装Linux，Ubuntu 22.04，别问为什么，问就是稳定。

最搞心态的是驱动。N卡用户装个驱动点两下鼠标完事，A卡用户你得去官网下那个专有驱动，还得跟内核版本较劲。我那次内核更新后，显卡直接罢工，黑屏，重启三次才恢复。那种绝望，懂的自然懂。这时候你要是想放弃，那就对了，因为后面还有坑。

关于a卡训练lora模型，很多人说显存不够，其实6G显存也能跑，只是你得把Batch Size调到1，梯度累积设高点。我用的就是Stable Diffusion WebUI的A1111分支，但是得换那个支持AMD的fork，不然你连启动都启动不了。记得要把--xformers换成--opt-sdp-attention或者--opt-split-attention，不然显存占用能把你吓死。我有一次忘了改，直接OOM（显存溢出），看着那红色的报错信息，我心里真是骂娘。

还有数据准备。别整那些花里胡哨的，就拍你自己，或者你家的猫。我拍了两百张猫的照片，打标打得手酸。这里有个小窍门，标签要准，别乱标。我一开始偷懒，用了自动打标，结果模型学了一堆乱七八糟的东西，生成的猫长了三只眼睛，那画面太美我不敢看。

训练的时候，A卡的速度确实比同价位的N卡慢不少。我那个6700 XT，跑一个epoch要四十分钟，而N卡可能只要二十分钟。但是！重点是，它便宜啊！而且现在ROCm越来越成熟，虽然还是有点bug，但能跑通就是胜利。我有一次训练到一半，突然报错说显存访问错误，重启服务，接着跑，居然没断。这运气，也是没谁了。

很多人问，a卡训练lora模型到底值不值得？我的回答是：如果你是为了商用，赶紧买N卡，别在这上面浪费时间。但如果你就是喜欢折腾，想低成本玩一下，那A卡绝对香。毕竟，省下的钱买排骨吃不香吗？

最后说点实在的。别指望一键搞定，你得懂点Linux命令，得会看日志。遇到报错，别急着百度，先去GitHub Issues里搜搜，大概率有人遇到过。还有，散热要做好，A卡跑起来温度挺高的，我机箱里都放了个小风扇对着吹。

如果你还在纠结要不要入手A卡搞AI，听我一句劝，先借个卡试试水。别一上来就买新卡，万一你发现这玩意儿也就那样，那损失就大了。我现在虽然还在用A卡，但心里还是有点小疙瘩，毕竟兼容性确实不如N卡省心。但没办法，穷有穷的玩法。

要是你实在搞不定环境配置，或者训练出来的模型效果不好，不知道哪里出了问题，可以来聊聊。我虽然脾气臭，但技术还是在线的。别客气，直接问就行。