一、安装 nunchaku

注意一点，直接 pip install nunchaku 是不行的，安装完以后直接找不到 NunchakuFluxTransformer2dModel 这个类~

需要去 git 官方下载合适的python版本对应的 nunchaku 版本~
https://github.com/nunchaku-tech/nunchaku/releases/tag/v1.0.2

下载完成后使用 pip install nunchaku-1.0.2+torch2.7-cp310-cp310-linux_x86_64.whl 即可安装成功~
上述问题解决~

二、安装 triton

不出意外，安装完成以后，运行会报错：

Traceback (most recent call last):
  File "F:\My Projects\AI\flux1-test\test_flux_dev_nunchaku.py", line 4, in <module>
    from nunchaku import NunchakuFluxTransformer2dModel
  File "F:\My Projects\AI\flux1-test\.venv\lib\site-packages\nunchaku\__init__.py", line 1, in <module>
    from .models import (
  File "F:\My Projects\AI\flux1-test\.venv\lib\site-packages\nunchaku\models\__init__.py", line 1, in <module>
    from .text_encoders.t5_encoder import NunchakuT5EncoderModel
  File "F:\My Projects\AI\flux1-test\.venv\lib\site-packages\nunchaku\models\text_encoders\t5_encoder.py", line 18, in <module>
    from .linear import W4Linear
  File "F:\My Projects\AI\flux1-test\.venv\lib\site-packages\nunchaku\models\text_encoders\linear.py", line 10, in <module>
    from ..._C.ops import gemm_awq, gemv_awq
ImportError: DLL load failed while importing _C: 找不到指定的模块。

这是因为需要安装 triton 这个包，但是这个包目前只有linux的版本~
有大神已经编译过windows的版本，可以直接去以下地址下载：
https://hf-mirror.com/madbuda/triton-windows-builds

或者 自己编译，整体参考 以下博客：
添加链接描述

然后 pip install nunchaku-1.0.2+torch2.7-cp310-cp310-win_amd64.whl 即可安装成功~

em~ 好吧，cuda版本要求 > 12.0~ 那我安装 cu121总行吧

重新安装驱动:
https://developer.nvidia.com/cuda-12-1-0-download-archive
重新安装 torch相关, cu121没有对应的torch 2.7.1的版本，那我安装 torch 2.5 总行吧~
对应版本 torch==2.5.1+cu121、torchaudio==2.5.1+cu121、torchvision==0.2.0+cu121
https://download.pytorch.org/whl/cu121/torchvision/

造孽啊~ 官方好像并没有 nunchaku -torch2.5.1的版本
好好好，这么玩儿是吧，这次我先把版本确认清楚了 ~ 都有是吧 ~

• cuda：12.6
• torch: 2.7.1+cu126
• nunchaku: 1.02+torch2.7+cp310

Oaky, 再来一次~

好的一切准备就绪~
驱动正常: 560.76

cuda版本正常: 12.6

torch安装正常: torch==2.7.1+cu126

nunchaku安装正常: 1.0.2+torch2.7.1

最后附上一件安装用 requirements.txt

./whls/torch-2.7.1+cu126-cp310-cp310-win_amd64.whl
./whls/torchvision-0.22.1+cu126-cp310-cp310-win_amd64.whl
./whls/torchaudio-2.7.1+cu126-cp310-cp310-win_amd64.whl
./whls/nunchaku-1.0.2+torch2.7-cp310-cp310-win_amd64.whl
transformers
accelerate
sentencepiece
protobuf

三、下载模型

需要下载两个模型 black-forest-labs/FLUX.1-dev 和 nunchaku-tech/nunchaku-flux.1-dev模型，我们还是使用 modelscope 下载。

modelscope download --model nunchaku-tech/nunchaku-flux.1-dev --local_dir nunchaku-tech/nunchaku-flux.1-dev
modelscope download --model black-forest-labs/FLUX.1-dev --local_dir black-forest-labs/FLUX.1-dev

四、运行测试代码

import torch
from diffusers import FluxPipeline

from nunchaku import NunchakuFluxTransformer2dModel
from nunchaku.utils import get_precision

precision = get_precision()  # auto-detect your precision is 'int4' or 'fp4' based on your GPU
transformer = NunchakuFluxTransformer2dModel.from_pretrained(
    f"nunchaku-tech/nunchaku-flux.1-dev/svdq-{precision}_r32-flux.1-dev.safetensors"
)
pipeline = FluxPipeline.from_pretrained(
    "black-forest-labs/FLUX.1-dev", transformer=transformer, torch_dtype=torch.bfloat16
).to("cuda")
image = pipeline("A cat holding a sign that says hello world", num_inference_steps=50, guidance_scale=3.5).images[0]
image.save(f"flux.1-dev-{precision}.png")

好的，最终以失败告终~
大概意思是： 不支持老架构GPU~ 据说包括 v100 在内~

没错，如果你跟着操作了，你只会跟我踩相同的坑，放弃吧，年轻人~
其实我早就从作者儿那儿拿到了结果，只是不信邪，这该死的胜负欲~

不说了，再说要哭了，愿看到的小伙伴不迷路~