FramePack Torch CUDA no habilitado: diagnosticar y solucionar el entorno adecuado

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¿Qué significa «Torch no compilado con CUDA habilitado» en FramePack?

FramePack inició una compilación de PyTorch que no puede utilizar CUDA, normalmente porque se instaló una versión binaria («wheel») solo para CPU o porque un entorno Python distinto lanzó la aplicación. Se trata de un error de entorno, no de una prueba de que la GPU carezca de suficiente VRAM.

¿Cómo comprobar si FramePack puede detectar CUDA?

Ejecute el diagnóstico utilizando exactamente el ejecutable Python de FramePack e inspeccione la versión de Torch, torch.version.cuda y torch.cuda.is_available(). El último valor debe ser True antes de que FramePack pueda generar contenido en una GPU NVIDIA.

¿Resuelve el problema de FramePack instalar el Kit de herramientas NVIDIA para CUDA?

No necesariamente. Se requiere un controlador NVIDIA actualizado, pero también es necesario que la versión binaria («wheel») de PyTorch tenga soporte para CUDA y coincida con el entorno Python que lanza FramePack. Instalar otro kit de herramientas no puede convertir una versión binaria de Torch solo para CPU en una compilación compatible con CUDA.

¿Por qué FramePack muestra «no kernel image» tras habilitar CUDA?

Se trata de un fallo distinto: Torch podría detectar CUDA, pero sus binarios no son compatibles con la arquitectura de la GPU. Instale un conjunto mutuamente compatible de Torch, torchvision y torchaudio, recomendado específicamente para esa GPU y para el paquete oficial actual de FramePack.

Qué significa realmente el error de FramePack con CUDA

Separar capacidad de soporte en tiempo de ejecución

El mensaje «Torch no compilado con CUDA habilitado» aparece antes de que importen la calidad del vídeo o la duración de la generación. Significa que el proceso Python que ejecuta FramePack no puede realizar operaciones con CUDA. Comprar más VRAM no solucionará un paquete exclusivo para CPU, y reducir la resolución no hará que un backend CUDA no disponible pase a estar disponible.

Los requisitos oficiales actuales de FramePack especifican Windows o Linux, una GPU NVIDIA RTX de las series 30, 40 o 50 que soporte fp16 y bf16, y al menos 6 GB de VRAM. Una máquina puede cumplir esos requisitos mientras que el entorno Python activo aún contenga una compilación incorrecta de Torch. Por eso, la primera tarea consiste en identificar el ejecutable, no en reinstalar aleatoriamente herramientas para GPU.

Resultado generado ilustrativo: la reparación se considera completa únicamente cuando se puede producir y revisar un resultado completo en movimiento —no meramente la interfaz—.

Existen cuatro estados útiles:

La guía general de configuración FramePack: Guía de configuración para 6 GB de VRAM cubre la instalación y la planificación de memoria. Esta página aborda una tarea más específica: restaurar la visibilidad de CUDA sin mezclar varias correcciones especulativas.

Confirmar qué entorno Python utiliza FramePack

Identificar la huella digital del entorno en tiempo de ejecución antes de modificarlo

Cierre FramePack y luego ejecute un diagnóstico desde el directorio y el intérprete utilizados por su lanzador. En el paquete oficial de un solo clic para Windows, el intérprete relevante es el intérprete Python integrado dentro del paquete, no el archivo python.exe que aparezca primero en la ruta del sistema. Un comando útil es:

system\python\python.exe -c "import sys, torch, importlib.metadata as m; print(sys.executable); print(m.version('torch')); print(torch.version.cuda); print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'no CUDA device')"

Para una instalación manual de Linux, active el entorno dedicado y utilice la misma verificación:

which python
python -m pip show torch
python -c "import sys, torch, importlib.metadata as m; print(sys.executable); print(m.version('torch')); print(torch.version.cuda); print(torch.cuda.is_available()); print(torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else 'no CUDA device')"

Registre la salida antes de instalar cualquier cosa. La ruta del ejecutable confirma qué entorno ha inspeccionado. La versión de Torch identifica la compilación del paquete. torch.version.cuda indica contra qué versión de tiempo de ejecución de CUDA se compiló la versión binaria («wheel»), mientras que torch.cuda.is_available() es la prueba directa de disponibilidad de PyTorch.

Ejecute nvidia-smi por separado. Si no puede enumerar la GPU NVIDIA, repare o actualice el controlador antes de tocar Python. Si enumera la GPU pero Torch devuelve False, el controlador detecta el hardware, pero el proceso actual de PyTorch no lo hace. No use como prueba definitiva el gráfico predeterminado del Administrador de tareas; podría mostrar el motor de visualización en lugar del trabajo real de CUDA.

Marco de referencia ilustrativo: guarde una fuente simple, un indicador («prompt») y la huella digital del entorno antes de realizar una reparación.

Corregir el paquete de un solo clic de Windows

Restaurar un entorno integrado limpio

Para Windows, la ruta oficial de FramePack es el paquete de un solo clic etiquetado con sus versiones CUDA y PyTorch. El repositorio indica a los usuarios que lo extraigan, ejecuten update.bat y lo inicien con run.bat; el paso de actualización es importante porque los archivos antiguos podrían conservar errores corregidos previamente. Descargue únicamente desde el repositorio oficial de FramePack descrito en las notas de investigación, no desde sitios web falsos que imiten a FramePack.

Si el entorno integrado fue modificado, la reparación de menor riesgo consiste en una extracción limpia, en lugar de superponer más paquetes («wheels») sobre una copia ya dañada. Guarde las imágenes fuente, los prompts, los videos completados y cualquier configuración documentada. Conserve los archivos de modelos grandes únicamente cuando se comprendan sus rutas y sus hashes; no copie la antigua carpeta system\python, ni site-packages, ni los scripts de activación al nuevo paquete, ya que esos archivos son probablemente la causa del conflicto.

Ejecute nuevamente la huella digital del Python integrado antes de abrir la interfaz gráfica (GUI). Si CUDA está disponible allí pero el lanzador sigue fallando, revise el archivo por lotes (batch file) y el encabezado del terminal para identificar la ruta real de Python que inicia. Un acceso directo en el escritorio, un contenedor Pinokio o un archivo por lotes antiguo podrían apuntar a una carpeta distinta, incluso si el paquete limpio es correcto.

Evite ejecutar ciegamente pip install torch a nivel del sistema. Esto podría actualizar un entorno global mientras FramePack continúa usando su copia integrada, o reemplazar un trío compatible de paquetes con versiones incompatibles de Torch, torchvision y torchaudio. Use python -m pip con el ejecutable exacto probado y obtenga el comando de instalación desde el paquete oficial de FramePack o desde el selector actual de PyTorch.

Si las reparaciones repetidas de dependencias consumen más tiempo del que ahorra el flujo de trabajo local, compare el costo operativo con una referencia de rendimiento de flujo de trabajo GPU gestionado. La decisión no depende únicamente de la velocidad de renderizado; también incluye la recuperación del entorno, el almacenamiento de modelos y la reproducibilidad.

Reparar una instalación manual de Linux o en entorno virtual

Reconstruir una base limpia de Python 3.10

Las instrucciones oficiales de FramePack para Linux recomiendan un entorno independiente de Python 3.10. Cree un entorno nuevo en lugar de intentar reparar in situ un entorno compartido de ComfyUI. Actívelo, confirme la ruta del ejecutable y luego instale el conjunto de PyTorch habilitado para CUDA y los requisitos de FramePack mediante los comandos actuales del repositorio oficial. En el momento de esta investigación, el archivo README de FramePack especifica el índice de PyTorch 12.6 para CUDA como ruta base para su instalación Linux.

python3.10 -m venv framepack-env
source framepack-env/bin/activate
python -m pip install --upgrade pip
python -m pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126
python -m pip install -r requirements.txt
python -m pip check

Antes de ejecutar FramePack, repita la verificación de huella digital y exija que torch.cuda.is_available() devuelva True. Luego, ejecute python demo_gradio.py desde la misma terminal activada. No instale modificaciones de xformers, FlashAttention, SageAttention, TeaCache ni componentes cuantizados hasta que la ruta predeterminada de atención basada en PyTorch complete correctamente un video conocido y validado. El repositorio oficial recomienda específicamente probar primero la configuración base antes de aplicar SageAttention.

Combinar varias herramientas de IA en un mismo entorno es una causa frecuente de sustitución indirecta de Torch. Un paquete posterior podría satisfacer su propia dependencia seleccionando una versión distinta del «wheel». Mantenga un registro de texto con la salida de python -m pip freeze, el commit o fecha del paquete de FramePack, la versión del controlador, el modelo de GPU y el comando exitoso. El flujo de trabajo de resolución de problemas de congelamientos en ComfyUI aplica el mismo principio: demuestre primero el entorno estable más pequeño antes de optimizarlo.

Corregir errores relacionados con la arquitectura de la GPU y «no kernel image»

Tratar el soporte para la generación de RTX como una rama independiente

Si torch.cuda.is_available() devuelve True, pero FramePack lanza el error «no kernel image is available for execution on the device», no vuelva a la solución basada en el «wheel» para CPU. Este mensaje suele indicar que los binarios instalados carecen de kernels compatibles con la arquitectura de la GPU. Esto resulta especialmente relevante cuando una nueva generación de RTX llega después de que se haya construido un paquete de un solo clic más antiguo.

Verifique el nombre exacto de la GPU obtenido mediante la huella digital, el controlador mostrado por nvidia-smi y la etiqueta CUDA presente en la versión de Torch. A continuación, seleccione una combinación coherente y compatible de Torch, torchvision y torchaudio, respaldada por las instrucciones oficiales actuales de FramePack y por el selector de PyTorch. No combine un «wheel» de Torch de una serie CUDA con un «wheel» de torchvision seleccionado para otra serie, y no copie un «wheel» de SageAttention compilado para una versión distinta de Torch o Python.

Si el paquete oficial aún no ha incorporado soporte para dicha arquitectura, las opciones honestas son esperar una versión compatible, usar un paquete documentado y compatible o trasladar la generación a una infraestructura alojada. Compilar desde el código fuente no constituye la solución predeterminada para la mayoría de los usuarios y añade variables relativas al compilador, las herramientas y la arquitectura, lo que dificulta la reproducción del entorno.

Punto de control ilustrativo de movimiento: tras confirmar la visibilidad de CUDA, evalúe la geometría del sujeto y la continuidad del entorno a lo largo de un cambio real de posición.

Validar la reparación mediante una comprobación de integridad de FramePack

Verificar inicio, muestreo, exportación y reproducción

El repositorio oficial de FramePack incluye una imagen fuente de verificación de integridad (sanity-check), un prompt, la configuración predeterminada y un resultado de referencia. Utilice esa prueba antes de procesar sus propias entradas de producción, con TeaCache desactivado y la atención predeterminada. Una reparación exitosa debe superar cuatro pruebas: el modelo se carga correctamente, la generación comienza en el dispositivo NVIDIA, se completa un archivo de video reproducible y el sujeto sigue siendo ampliamente reconocible a lo largo del resultado.

Reproducir la muestra de movimiento oficial de la página del proyecto FramePack

Salida real de FramePack desde la página oficial del proyecto: úsela como referencia cualitativa de verificación de integridad (sanity-check), no como garantía de velocidad ni como prueba del comportamiento de su hardware.

No declare el éxito simplemente porque la interfaz gráfica (GUI) se abra. Observe la terminal para identificar explícitamente el nombre del dispositivo y el mensaje de finalización; luego reproduzca íntegramente el archivo resultante. Una primera sección lenta puede corresponder a una fase de calentamiento (warmup); una excepción CUDA indica un fallo en tiempo de ejecución; un clip completado pero visualmente deficiente corresponde a un problema de calidad de generación y debe analizarse bajo un diagnóstico distinto. Para animar de forma controlada el mismo fotograma fuente aprobado, compare el flujo de trabajo de imagen-a-video (Seedance) tras documentar el resultado local.

Fotograma final aprobado ilustrativo: la repetición constante del ciclista, la bicicleta, el taller y la iluminación facilita la detección de fallos de continuidad.

Guarde una pequeña tarjeta de recuperación que contenga la ruta de Python, la versión de Torch, la etiqueta CUDA, el resultado de disponibilidad, el nombre de la GPU, la versión del controlador, el comando de instalación, la versión de FramePack y el resultado de la verificación de integridad (sanity check). Para tuberías locales más extensas, la guía de procesamiento por lotes (ComfyUI) explica por qué resultan fundamentales las entradas reproducibles y los registros específicos por tarea una vez que el entorno de ejecución es estable. Si la tarea creativa tiene mayor prioridad que mantener dicho entorno de ejecución, Seedance Agent puede organizar imágenes fuente, prompts, revisión de resultados y regeneraciones dirigidas dentro de un flujo de trabajo gestionado.

Conclusión

Corrija el error «FramePack Torch CUDA no habilitado» probando primero la ubicación exacta de Python de FramePack: una versión para CPU únicamente, un controlador invisible, un entorno de lanzamiento incorrecto o una arquitectura de GPU no compatible requieren soluciones distintas. Restaure el paquete oficial Windows o un entorno limpio de Linux con Python 3.10, mantenga coherente el conjunto de paquetes de Torch, asegúrese de que torch.cuda.is_available() devuelva True y pase la verificación de integridad (sanity check) oficial de extremo a extremo antes de añadir extensiones orientadas al rendimiento. Cuando el mantenimiento local de dependencias ya no sea el uso más eficiente del tiempo productivo, traslade el plan de tomas y el ciclo de revisión a Seedance Agent.