fn_registry/python/functions/ml/vram_budget.md

name, kind, lang, domain, version, purity, signature, description, tags, uses_functions, uses_types, returns, returns_optional, error_type, imports, params, output, tested, tests, test_file_path, file_path

name	kind	lang	domain	version	purity	signature	description	tags	uses_functions	uses_types	returns	returns_optional	error_type	imports	params	output	tested	tests	test_file_path	file_path
vram_budget	function	py	ml	1.0.0	pure	def vram_budget(gpu_vram_total_mb: int, model_type: str, quantization: str, n_loras: int = 0, width: int = 1024, height: int = 1024, batch_size: int = 1) -> dict	Estima la VRAM requerida para ejecutar un modelo de generacion de imagen via heuristicas tabuladas por (model_type, quantization). Retorna VRAM estimada, si cabe en la GPU indicada, headroom disponible, y warnings por incompatibilidades (lora+quant) o falta de VRAM. Funcion pura: solo lookup y aritmetica, sin GPU ni runtime.	ml vram gpu budget stable-diffusion flux sdxl quantization lora estimation pure pendiente-usar				false			name desc gpu_vram_total_mb VRAM total de la GPU objetivo en MB. Obtener con gpu_info() o torch.cuda.get_device_properties(). name desc model_type Tipo de modelo. Valores soportados: sd15, sdxl, flux_dev, flux_schnell, sd3, qwen_image. Combinaciones fuera de la tabla retornan required_mb=-1. name desc quantization Esquema de cuantizacion. Valores: fp16, q8_0, q4_0 (y variantes q4_k_m, q5_k_m, q6_k). Afecta tanto el tamano base como la compatibilidad con LoRAs. name desc n_loras Numero de LoRAs a cargar simultaneamente en VRAM. Cada LoRA suma ~300 MB. Con quantization != fp16 se emite warning de incompatibilidad. name desc width Ancho en pixeles de la imagen a generar. Afecta el overhead de latentes (mayor resolucion = mas VRAM para activaciones). name desc height Alto en pixeles de la imagen a generar. name desc batch_size Numero de imagenes generadas en paralelo. El overhead de latentes escala linealmente con batch_size.	dict con: required_mb (int, -1 si combo desconocido), fits (bool, True si cabe en gpu_vram_total_mb), headroom_mb (int, negativo si no cabe, 0 si combo desconocido), warning (str o None con aviso de incompatibilidad lora+quant o deficit de VRAM).	true	sdxl fp16 cabe en 24gb con headroom positivo flux fp16 no cabe en 8gb warning con deficit lora con quantization incompatible emite warning combo desconocido retorna required minus1 y warning	python/functions/ml/tests/test_vram_budget.py	python/functions/ml/vram_budget.py

Ejemplo

from ml.vram_budget import vram_budget

# SDXL fp16 en 24 GB — cabe
r = vram_budget(24576, "sdxl", "fp16")
# {"required_mb": 6960, "fits": True, "headroom_mb": 17616, "warning": None}

# Flux dev fp16 en 8 GB — no cabe
r = vram_budget(8192, "flux_dev", "fp16")
# {"required_mb": 23512, "fits": False, "headroom_mb": -15320, "warning": "needs +15320 MB ..."}

# Flux dev q4_0 en 8 GB con 1 LoRA — incompatible
r = vram_budget(8192, "flux_dev", "q4_0", n_loras=1)
# {"required_mb": 7300, "fits": True, "headroom_mb": 892,
#  "warning": "lora+quantization incompatible — usa fp16 para cargar LoRAs con flux_dev"}

# Combo desconocido
r = vram_budget(24576, "mi_modelo", "q99_k")
# {"required_mb": -1, "fits": False, "headroom_mb": 0,
#  "warning": "unknown model/quant combo: ('mi_modelo', 'q99_k')"}

Notas

• La tabla _MODEL_VRAM_MB es una estimacion inicial; el usuario debe calibrarla con mediciones reales (nvidia-smi durante inference).
• El overhead de latentes se calcula como w*h/64 MB para SD/SDXL/SD3 y w*h/32 MB para modelos Flux (espacio latente con mas canales).
• LoRA warning tiene prioridad sobre el warning de no-fits: si hay incompatibilidad lora+quant, ese warning se emite aunque el modelo no quepa.
• Para obtener gpu_vram_total_mb en tiempo real usar gpu_info_py_ml (impure).
• Funcion pura: misma entrada, misma salida. Sin I/O ni dependencias externas.