FramePack Torch CUDA non activé : diagnostiquer et corriger l’environnement approprié

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Que signifie « Torch non compilé avec CUDA activé » dans FramePack ?

FramePack a lancé une compilation PyTorch qui ne peut pas utiliser CUDA, généralement parce qu’un paquet binaire (« wheel ») CPU uniquement a été installé ou qu’un environnement Python différent a démarré l’application. Il s’agit d’une erreur liée à l’environnement, et non d’une preuve que le GPU ne dispose pas de suffisamment de VRAM.

Comment vérifier si FramePack détecte CUDA ?

Exécutez le diagnostic en utilisant exactement l’exécutable Python de FramePack et examinez la version de Torch, la valeur de torch.version.cuda et celle de torch.cuda.is_available(). Cette dernière doit valoir True avant que FramePack puisse générer du contenu sur un GPU NVIDIA.

L’installation du kit de développement NVIDIA pour CUDA résout-elle le problème de FramePack ?

Pas nécessairement. Un pilote NVIDIA à jour est requis, mais le paquet binaire (« wheel ») PyTorch doit également prendre en charge CUDA et être compatible avec l’environnement Python qui lance FramePack. Installer un autre kit de développement ne transformera pas un paquet binaire Torch CPU uniquement en une version compatible CUDA.

Pourquoi FramePack affiche-t-il « aucune image de noyau » après activation de CUDA ?

Il s’agit d’une défaillance différente : Torch peut détecter CUDA, mais ses binaires ne prennent pas en charge l’architecture du GPU. Installez un ensemble compatible de Torch, torchvision et torchaudio, recommandé pour ce GPU et pour le package officiel actuel de FramePack.

Ce que signifie réellement l’erreur FramePack relative à CUDA

Distinction entre capacité matérielle et prise en charge logicielle au moment de l’exécution

Le message « Torch non compilé avec CUDA activé » apparaît avant même que la qualité vidéo ou la longueur de génération n’aient de l’importance. Il signifie que le processus Python exécutant FramePack ne peut pas exécuter d’opérations CUDA. Acheter davantage de VRAM ne permettra pas de réparer un paquet binaire Torch conçu pour CPU uniquement, et réduire la résolution ne rendra pas disponible un backend CUDA introuvable.

Les exigences officielles actuelles de FramePack mentionnent Windows ou Linux, un GPU NVIDIA de la série RTX 30, 40 ou 50 prenant en charge les formats fp16 et bf16, ainsi qu’au moins 6 Go de VRAM. Une machine peut remplir ces conditions tout en contenant, dans son environnement Python actif, une version incorrecte du paquet binaire Torch. C’est pourquoi la première tâche consiste à identifier l’exécutable, et non à réinstaller aveuglément divers outils GPU.

Sortie générée à titre illustratif : la réparation n’est complète que lorsqu’un résultat pleinement animé — et non seulement l’interface — peut être produit et examiné.

Il existe quatre états utiles :

Le guide plus général FramePack – Configuration avec 6 Go de VRAM couvre l’installation et la planification mémoire. Cette page se concentre sur une tâche plus ciblée : rétablir la visibilité de CUDA sans combiner plusieurs corrections spéculatives.

Confirmer quel environnement Python utilise FramePack

Identifier l’environnement d’exécution avant toute modification

Fermez FramePack, puis exécutez un diagnostic depuis le répertoire et l’interpréteur utilisés par son lanceur. Dans le package officiel Windows « un clic », l’interpréteur important est l’interpréteur Python intégré au sein du package, et non celui correspondant à python.exe qui apparaît en premier dans le chemin système (PATH). Une commande utile est la suivante :

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 'aucun périphérique CUDA')"

Pour une installation manuelle sous Linux, activez l’environnement dédié et appliquez le même test :

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 'aucun périphérique CUDA')"

Enregistrez la sortie avant toute installation. Le chemin vers l’exécutable prouve quel environnement vous avez inspecté. La version de Torch identifie la construction du paquet. torch.version.cuda indique quelle version du runtime CUDA a servi à compiler le paquet binaire, tandis que torch.cuda.is_available() constitue le test direct de disponibilité fourni par PyTorch.

Exécutez séparément nvidia-smi. S’il ne parvient pas à lister le GPU NVIDIA, mettez à jour ou réparez le pilote avant toute intervention sur Python. S’il liste bien le GPU mais que Torch renvoie False, cela signifie que le pilote détecte le matériel, mais que le processus PyTorch actuel ne le voit pas. N’utilisez pas le graphique par défaut du Gestionnaire des tâches comme critère décisif : il peut afficher le moteur d’affichage plutôt que le travail effectué par CUDA.

Image de référence de base : sauvegardez une source simple, une instruction (prompt), et l’empreinte de l’environnement avant d’entreprendre une réparation.

Corriger le package à un clic Windows

Restaurer un environnement embarqué propre

Pour Windows, la méthode officielle FramePack consiste en le package à un clic étiqueté avec ses versions CUDA et PyTorch. Le dépôt indique aux utilisateurs de l’extraire, d’exécuter update.bat, puis de le lancer avec run.bat ; l’étape de mise à jour est cruciale, car des fichiers anciens peuvent conserver des bogues corrigés. Téléchargez-le uniquement depuis le dépôt officiel FramePack décrit dans les notes de recherche, et non depuis des sites web imitant FramePack.

Si l’environnement embarqué a été modifié, la réparation la moins risquée consiste à effectuer une extraction propre plutôt que d’ajouter davantage de packages (« wheels ») à une copie déjà endommagée. Conservez les images sources, les prompts, les vidéos terminées et tous les paramètres documentés. Ne conservez les gros fichiers de modèles que si leurs chemins et leurs sommes de contrôle (hashes) sont bien compris ; n’importe pas les anciens dossiers system\python, site-packages ou les scripts d’activation dans le nouveau package, car ce sont précisément ces fichiers qui sont susceptibles de causer des conflits.

Exécutez à nouveau l’empreinte digitale embarquée de Python avant d’ouvrir l’interface graphique (GUI). Si CUDA y est disponible mais que le lanceur échoue tout de même, examinez le fichier batch et l’en-tête du terminal pour identifier le chemin réel de Python qu’il lance. Un raccourci sur le bureau, un wrapper Pinokio ou un ancien fichier batch peut pointer vers un dossier différent, même si le package propre est correct.

Évitez d’exécuter aveuglément pip install torch au niveau système. Cela pourrait mettre à jour un environnement global tandis que FramePack continuerait d’utiliser sa copie embarquée, ou remplacerait un trio compatible par des versions incompatibles de Torch, torchvision et torchaudio. Utilisez python -m pip avec l’exécutable exact testé, et récupérez la commande d’installation depuis le package officiel FramePack ou depuis le sélecteur actuel de PyTorch.

Si des réparations répétées de dépendances consomment plus de temps que ce que gagne le flux de travail local, comparez le coût opérationnel avec un benchmark de workflow GPU géré. La décision ne porte pas uniquement sur la vitesse de rendu ; elle inclut également la restauration de l’environnement, le stockage des modèles et la reproductibilité.

Réparer une installation manuelle de Linux ou dans un environnement virtuel

Recréer une base propre de Python 3.10

Les instructions officielles de FramePack pour Linux recommandent un environnement Python 3.10 indépendant. Créez plutôt un nouvel environnement qu’une réparation sur place d’un environnement partagé ComfyUI. Activez-le, vérifiez le chemin de l’exécutable, puis installez l’ensemble PyTorch activé CUDA et les dépendances de FramePack à l’aide des commandes actuelles figurant dans le dépôt officiel. Au moment de cette recherche, le fichier README de FramePack spécifie l’index PyTorch CUDA 12.6 pour sa voie de base 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

Avant d’exécuter FramePack, répétez l’empreinte digitale et exigez que torch.cuda.is_available() renvoie True. Ensuite, lancez python demo_gradio.py depuis le même interpréteur activé. N’installez pas les modifications xformers, FlashAttention, SageAttention, TeaCache ni les composants quantifiés tant que le chemin par défaut d’attention PyTorch n’a pas produit une vidéo validée comme fonctionnelle. Le dépôt officiel recommande explicitement de tester d’abord la configuration de base avant d’appliquer SageAttention.

Mélanger plusieurs outils IA dans un même environnement est une cause fréquente de remplacement indirect de Torch. Un package ultérieur peut satisfaire sa propre dépendance en sélectionnant un « wheel » différent. Conservez un enregistrement texte de la sortie de python -m pip freeze, du commit ou de la date du package FramePack, de la version du pilote, du modèle GPU et de la commande ayant réussi. Le workflow de dépannage des blocages de ComfyUI repose sur le même principe : prouvez d’abord la stabilité du plus petit environnement possible avant de l’optimiser.

Corriger les erreurs liées à l’architecture GPU et au message « no kernel image »

Traiter le support de la génération RTX comme une branche distincte

Si torch.cuda.is_available() renvoie True, mais que FramePack affiche l’erreur « no kernel image is available for execution on the device », ne revenez pas à la solution basée sur le « wheel » CPU. Ce message signifie généralement que les binaires installés ne contiennent pas de noyaux compatibles avec l’architecture GPU. Cela revêt une importance particulière lorsqu’une nouvelle génération RTX apparaît après la création d’un package à un clic plus ancien.

Vérifiez précisément le nom du GPU fourni par l’empreinte digitale, le pilote indiqué par nvidia-smi, ainsi que l’étiquette CUDA présente dans la version de Torch. Ensuite, choisissez une combinaison cohérente de Torch, torchvision et torchaudio, prise en charge par les instructions officielles actuelles de FramePack et par le sélecteur PyTorch. Ne mélangez pas un « wheel » Torch issu d’une série CUDA avec un « wheel » torchvision sélectionné pour une autre série, et ne copiez pas un « wheel » SageAttention compilé pour une version différente de Torch ou de Python.

Si le package officiel n’a pas encore intégré le support de cette architecture, les choix honnêtes sont d’attendre une version officiellement prise en charge, d’utiliser un package compatible documenté, ou de déplacer le rendu vers un service hébergé. La compilation depuis les sources n’est pas la solution par défaut pour la plupart des utilisateurs, et introduit des variables supplémentaires (compilateur, outils de développement, architecture) qui rendent l’environnement plus difficile à reproduire.

Point de contrôle illustratif de mouvement : une fois que CUDA est visible, évaluez la géométrie du sujet et la continuité de l’environnement à travers un changement réel de position.

Valider la réparation avec une vérification de bon fonctionnement (FramePack sanity check)

Valider le démarrage, l’échantillonnage, l’exportation et la lecture

Le référentiel officiel de FramePack inclut une image source de vérification de bon fonctionnement (« sanity-check »), une instruction (« prompt »), des paramètres par défaut et un résultat de référence. Utilisez ce test avant d’appliquer vos propres entrées en production, avec TeaCache désactivé et l’attention par défaut. Une réparation réussie doit franchir quatre étapes critiques : le modèle se charge correctement, l’échantillonnage débute sur le périphérique NVIDIA, un fichier vidéo jouable est généré intégralement, et le sujet reste globalement reconnaissable dans le résultat final.

Lire l’échantillon de mouvement officiel de la page projet FramePack

Résultat réel de FramePack issu de la page projet officielle : utilisez-le comme référence qualitative pour une vérification de bon fonctionnement (« sanity check »), non comme garantie de vitesse ni preuve du comportement de votre matériel.

Ne déclarez pas le succès dès lors que l’interface graphique (GUI) s’ouvre simplement. Surveillez le terminal pour identifier explicitement le nom du périphérique utilisé et le message de complétion définitive, puis visionnez intégralement le fichier généré. Une première section lente peut correspondre à une phase de « warmup » ; une exception CUDA constitue un échec au moment de l’exécution ; un extrait vidéo complet mais visuellement médiocre relève d’un problème de qualité de génération, et doit être analysé dans un cadre diagnostique différent. Pour animer de façon contrôlée la même image source approuvée, comparez le flux de travail image-vers-vidéo (Seedance) après avoir documenté soigneusement le résultat local.

Image finale approuvée à titre illustratif : la répétition du cycliste, de la bicyclette, de l’atelier et de l’éclairage rend les ruptures de continuité aisément détectables.

Enregistrez une petite fiche de secours contenant le chemin vers Python, la version de Torch, le tag CUDA, le résultat de la vérification de disponibilité, le nom du GPU, la version du pilote, la commande d’installation, la version de FramePack et le résultat du test de vérification de bon fonctionnement (« sanity check »). Pour les pipelines locaux plus importants, le guide de traitement par lots (ComfyUI) explique pourquoi des entrées reproductibles et des enregistrements détaillés par tâche deviennent essentiels une fois que le temps d’exécution est stabilisé. Si la réalisation créative de la tâche prime sur la maintenance continue de ce temps d’exécution, Seedance Agent permet d’organiser les images sources, les instructions (« prompts »), l’analyse des résultats et les nouvelles exécutions ciblées dans un flux de travail maîtrisé.

Conclusion

Résolvez l’erreur « FramePack Torch CUDA non activé » en testant d’abord précisément le Python officiel de FramePack : une version « wheel » compatible CPU uniquement, un pilote invisible, un environnement de lancement incorrect ou une architecture GPU non prise en charge nécessitent des corrections différentes. Restaurez le paquet officiel Windows ou un environnement Linux Python 3.10 propre, maintenez cohérent l’ensemble des paquets Torch, assurez-vous que torch.cuda.is_available() renvoie bien True, et validez le test officiel de bout en bout de vérification de bon fonctionnement (« sanity check ») avant d’ajouter des extensions destinées à améliorer les performances. Lorsque la maintenance locale des dépendances n’est plus la meilleure utilisation du temps alloué à la production, déplacez le plan de prise de vue et la boucle d’analyse dans Seedance Agent.