在上一讲中,我们已经成功的将pytorch-lighting的SD训练模块转换成deepspeed的训练框架,并成功的开始了训练。 本期,我们要尝试利用FP16来进一步的降低显存使用,提升模型的训练速度。 2、难点 相比于基础的模型,这份代码库转换为FP16的难点有以下几个地方: 1)配置内容过多,不熟悉该怎么配置; 2)较多写死的类型转换,...
FP16 每个数字占用 16 位,称为半精度。FP32 占用 32 位,称为全精度。 深度学习模型(如 Stable Diffusion)的训练数据非常嘈杂。您很少需要全精度模型。额外的精度只是存储噪音! 因此,如果有可用的话,请下载 FP16 模型。它们大约是大小的一半。这可以节省几个 GB 的空间! Safetensor 模型 原始的 pytorch 模型格...
FP16 每个数字占用 16 位,称为半精度。FP32 占用 32 位,称为全精度。 深度学习模型(如 Stable Diffusion)的训练数据非常嘈杂。您很少需要全精度模型。额外的精度只是存储噪音! 因此,如果有可用的话,请下载 FP16 模型。它们大约是大小的一半。这可以节省几个 GB 的空间! Safetensor 模型 原始的 pytorch 模型格...
FP16 每个数字占用 16 位,称为半精度。FP32 占用 32 位,称为全精度。 深度学习模型(如 Stable Diffusion)的训练数据非常嘈杂。您很少需要全精度模型。额外的精度只是存储噪音! 因此,如果有可用的话,请下载 FP16 模型。它们大约是大小的一半。这可以节省几个 GB 的空间! Safetensor 模型 原始的 pytorch 模型格...
2、Step0:FP16 3、Step1:DeepSpeed 4、Step2:Pytorch-lighting To Pytorch 4.1 pytorch-lighting 基础教学 4.2 To Pytorch 4.2.1 model 4.2.2 数据 4.2.3 loss计算方案 4.2.4 优化器 4.2.5 组合 4.2.6 Debug 5、Step3:pytorch to deepspeed 5 结语 ...
而 FP16 在基本不影响精度前提下，将原本的 32 位浮点数运算转为 16 位，降低显存使用，提升计算效率。快速上手使用 不同于常见的 PyTorch 开源项目，当前火热的 stable diffusion 是基于 PyTorch Lightning 搭建的。PyTorch Lightning 为流行的深度学习框架 PyTorch 提供了简洁易用、灵活高效的高级接口，为广大 AI ...
diffusion pytorch model Diffusers for PyTorch 概述 简述 扩散模型 (Diffusion Models) 是一种生成模型,可生成各种各样的高分辨率图像。Diffusers 是Huggingface发布的模型套件,包含基于扩散模型的多种下游任务训练与推理,可用于生成图像、音频,甚至分子的 3D 结构。
在自注意力计算期间，有一个大小为 16x4096x4096 的批处理矩阵，对该矩阵应用 softmax 后，大约是 FP16 中的 500MiB，并且可以「inplace」完成，这意味着它可以安全地重写其输入而不会损坏。幸运的是，Apple 和 NVIDIA 低级库都提供了 inplace softmax 实现，然而 PyTorch 等更高级的库中没有。那么是否真的...
我们测量了使用过 torch.compile() 的 SD3 的推理速度 (在 A100-80G 上，使用 fp16 推理，PyTorch 版本为 2.3)。我们针对每个生成任务跑 10 遍，每次推理使用 20 步采样。平均推理耗时是 0.585 秒， 这比 eager execution 模式下快了四倍 。使用 DreamBooth 和 LoRA 进行微调 最后，我们还提供了使用LoRA...