Flux的LoRA训练是可以使用多卡加速的，以下是实现多卡加速的几种方法：

方法一：使用支持多卡训练的工具

1. fluxgym：fluxgym是一个简单易用的FLUX LoRA训练工具，它支持多卡训练。通过fluxgym的WebUI，用户可以方便地设置多卡训练参数，并利用多张显卡进行并行训练，从而加速训练过程6。

2. Kohya Scripts：Kohya Scripts是一个强大的训练脚本，它也支持多卡训练。fluxgym集成了Kohya Scripts作为后端训练脚本，因此用户可以通过fluxgym的“高级”选项卡访问多卡训练的相关设置6。

方法二：手动配置多卡训练环境

如果使用其他训练工具或自行编写训练脚本，可以按照以下步骤手动配置多卡训练环境：

1. 安装支持多卡的PyTorch版本：确保安装的PyTorch版本支持多卡训练，例如使用torch==2.3.1版本1。

2. 设置CUDA环境变量：在训练脚本中设置CUDA环境变量，例如os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1'，表示使用第0和第1张显卡进行训练。

3. 使用torch.nn.DataParallel或torch.nn.parallel.DistributedDataParallel：在训练模型时，使用PyTorch提供的并行化工具将模型和数据分配到多张显卡上进行计算。

方法三：使用云服务平台

一些云服务平台提供了预配置的多卡训练环境，用户可以直接使用这些平台进行Flux LoRA的多卡训练，例如：

1. OpenBayes：OpenBayes提供了支持多卡训练的云服务器，用户可以通过一键克隆环境来快速搭建多卡训练环境5。

2. 腾讯云CloudStudio：腾讯云CloudStudio提供了免费的GPU资源，用户可以通过ComfyUI工作流生成一致性素材，并利用这些资源进行多卡训练2。

通过以上方法，用户可以根据自己的需求和硬件条件选择合适的方式来实现Flux LoRA的多卡加速训练。