在下载前要通过conda list查一下PyTorch是否已经安装完毕。 Accelerate可以用下面命令试一下, accelerate config 如果不报错,说明已经安装完毕了。 如果是conda安装的话,大概率都已经安装完了。 正式开始下载代码,使用下面的命令。实际上下面的命令中包含了git的安装。 pip install git+https://github.com/huggingface/...
为了让模型能正确累计梯度,我们要用with accelerator.accumulate(model):把模型调用与反向传播的逻辑包起来。在这段代码中,我们会先得到模型的输出model_output,再根据扩散模型得到损失函数loss,最后用 accelerate 库的 APIaccelerator代替原来 PyTorch API 来完成反向传播、梯度裁剪,并完成参数更新、学习率调度器更新、优化...
Also @pcuenca @anton-l, we should not get this error when having accelerate installed and not using ONNX on Mac or Windows no? E.g. the following should always work with accelerate installed on all Linux, Windows and Mac: import torch from diffusers import StableDiffusionPipeline pipe = St...
fromtypingimportOptional,Tuple,Union# 导入类型提示模块,用于指定可选类型、元组和联合类型importtorch# 导入 PyTorch 库,用于深度学习importtorch.nnasnn# 导入 PyTorch 神经网络模块from...configuration_utilsimportConfigMixin, register_to_config# 从配置工具中导入配置混合类和注册函数from...utils.accelerate_utils...
(# 从上级模块导入多个工具函数is_accelerate_available,# 检查 accelerate 是否可用的函数is_accelerate_version,# 检查 accelerate 版本的函数is_librosa_available,# 检查 librosa 是否可用的函数logging,# 导入日志记录模块replace_example_docstring,# 替换示例文档字符串的函数)from...utils.torch_utilsimportrandn_...
accelerate launch train_dreambooth_lora_sd3.py \ --pretrained_model_name_or_path="stabilityai/stable-diffusion-3.5-large" \ --dataset_name="Norod78/Yarn-art-style" \ --output_dir="yart_art_sd3-5_lora" \ --mixed_precision="bf16" \ --instance_prompt="Frog, yarn art style"...
pipe = StableDiffusion3Img2ImgPipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers", torch_dtype=torch.float16) pipe = pipe.to("cuda") init_image = load_image("https://huggingface.co/datasets/huggingface/documentation-images/resolve/main/diffusers/cat.png") ...
pip install diffusers==0.14.0 transformers xformers git+https://github.com/huggingface/accelerate.git 为处理不同 ControlNet 对应的多种控制条件,还需要安装一些额外的依赖项: OpenCVhttps://opencv.org/ controlnet-aux - ControlNet 预处理模型库https://github.com/patrickvonplaten/controlnet_aux pip ...
export MODEL_NAME="stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers"export INSTANCE_DIR="dog"export OUTPUT_DIR="dreambooth-sd3-lora"accelerate launch train_dreambooth_lora_sd3.py \--pretrained_model_name_or_path=${MODEL_NAME}\--instance_data_dir=${INSTANCE_DIR}\--output_dir=/raid/.cache/$...
pipinstalltorch pipinstallmatplotlib pipinstallnumpy pipinstallomegaconf pipinstallacceleratemkdirmodelcdmodel checkpoint和lora格式转换 将大模型 dreamlikePhotoreal20_dreamlikePhotoreal20.safetensors 和lora airfryer.safetensors(此lora是我训练的一个lora) 上传到sd用户的~/model目录中。