Case Study: «Конструктор инфографики» для Газпром нефти

1. Контекст

Требования

Ограничения

2. Архитектура

Стек

Обоснование выбора

3. Выбор модели: Flux вместо SDXL

4. LoRA: датасет и обучение

Стратегия: три специализированные вместо одной общей

Датасеты

Конфиг обучения (kohyass)

Замеры

Ключевые наблюдения по гиперпараметрам

5. Forge API

txt2img + Kontext (`flux1-kontext-dev`)

ControlNet (`fluxcnet`)

Автовыбор модели по режиму

6. Выявленные проблемы и решения

6.1 BFL-разрешения для Kontext

6.2 OOM при цепочке моделей

6.3 LoRA + квантизация

6.4 Nginx Proxy Manager: дублирование директив

6.5 Kontext возвращает массив images

7. Деплой

Forge как systemd unit

8. Что следует сделать иначе

9. Замеры

VRAM

Время генерации