联系：基础和依赖：无论是Checkpoint模型还是Stable Diffusion自带的大模型，它们都是基于深度学习和神经网络技术构建而成的。Checkpoint模型实际上是在大模型的基础上进行微调和优化得到的。互补和协同：Stable Diffusion自带的大模型为我们提供了一个强大的基础，而Checkpoint模型则可以在这个基础上进行进一步的定制和优化，...
作为国内最专业的二次元角色模型应用团队,此次评测结合实际使用场景,我们选出 9 大热门二次元 Checkpoint 模型,使用了3 大图片复杂程度(简单、一般、复杂),4 大评测维度(图片美观度、图片崩坏度、提示词相关性、Lora兼容性),50 个测试用例,累计生成 500+ 测试图片,结合人工打分方式, 以及「捏Ta」产品团队和用户的...
而恢复出整个训练流程中的checkpoint文件的流程如Algorithm 3所示,我们在完成训练后只保存初始化权重的随机种子和每个checkpoint存储的压缩结果,然后依次对checkpoint进行恢复以得到完整的checkpoint序列,以供从其中选择某个或多个checkpoint恢复训练/进行测试等。 二、实验结果 2.1 大语言模型 我们在 Pythia 和 PanGu- 上验...
大模型 Checkpoint 存储技术面临诸多挑战，特别是对于大规模分布式训练而言：传统 Checkpoint 存储方案无法适用复杂的大模型训练场景。在真实的大模型训练场景中，分布式策略组合非常多且复杂，同时训练资源的扩缩容导致 Checkpoint 的保存需要很好的灵活性和自适应性。例如用户因为训练集群缩容就需要 Checkpoint 恢复训练时能适...
以下是以SHA-256算法为例,演示如何校验下载的大模型checkpoint文件的完整性的步骤: 下载官方哈希值:首先,从官方网站或其他可信渠道获取要下载的checkpoint文件的官方哈希值。这个哈希值通常会在文件的下载页面或相关说明文档中提供。 计算本地哈希值:使用Python等编程语言,结合hashlib库,计算本地下载的checkpoint文件的哈希...
主模型指的是包含了 TextEncoder(文本编码器)、U-net(神经网络)和 VAE(图像编码器)的标准模型 Checkpoint,它是在官方模型的基础上通过全面微调得到的。但这样全面微调的训练方式对普通用户来说还是比较困难,不仅耗时耗力,对硬件要求也很高,因此大家开始将目光逐渐转向训练一些扩展模型,比如 Embedding、LoRA 和 Hyperne...
我们提出了一个大模型Checkpoint压缩框架(ExCP),通过Checkpoint残差、权重与优化器动量的联合剪枝,以及非均匀量化等策略,在保持性能几乎不受损失的前提下,显著降低训练过程中的存储开销。我们在大型语言模型和视觉模型上均对此方法进行了评估,证实了方法的有效性。
检查点模式(CheckPoints)是指通过周期性(迭代/时间)的保存模型的完整状态,在模型训练失败时,可以从保存的检查点模型继续训练,以避免训练失败时每次都需要从头开始带来的训练时间浪费。检查点模式适用于模型训练时间长、训练需要提前结束、fine-tune等场景,也可以拓展到异常时的断点续训场景。 问题 训练耗时的网络在训练...
当我们训练模型的时候,我们要训练很多训练步数,我们想要保存训练到一定阶段的checkpoint模型参数,并把这些checkpoint模型保存到一个指定的文件夹下。在文件夹下我们最多保存keep_checkpoint_max个checkpoint模型的文件。保存到output文件夹下。每save_checkpoint_steps步去保存一次。
加载模型 Checkpoint 也很简单,以下是加载上面保存的 Checkpoint 的示例代码: defload_checkpoint(model,optimizer,checkpoint_path):checkpoint=torch.load(checkpoint_path)model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])optimizer.load_state_dict(checkpoint['optimizer_state_dict'])start_epoch=checkpoint['ep...