分别使用普通训练方法(baseline)和接入TorchAcc进行Stable Diffusion模型分布式训练,来验证TorchAcc的性能提升效果。 说明 在测试不同GPU卡型(例如V100、A10等)时,可以通过调整batch_size来适配不同卡型的显存大小。 在测试不同机器实例时,由于单机GPU卡数不同(假设为N),因此可以通过设置nproc_per_node来启动单卡或多...
Stable Diffusion升级torch2.1.0+cuda12.1.1+xformers0.021 原来的 version:v1.4 python:3.10.10 torch:2.0.1+cu118 cudnn:8.8.1.3 xformers:0.0.17 gradio:3.32.0 checkpoint:cc6cb27103 之前为了提速从cuda12.1.1+cudnn8.9.2.26装回cuda11.8+cudnn8.8.1.3 现在支持cuda...
环境维护 接着来到“高级选项”-“环境维护”页面,在这里我们可以选择torch和xformers的版本,这里我们选择Torch 2.0+xformer0.0.17版本(最新的2.0.1版本也可以更新)。 点击安装。 这时候进入dos界面,开始下载2.6G大小的torch2.0。 安装完成测试 经过一段时间的安装,会提示安装完成。 我们点击启动器的一键启动进入web...
1、处理性能优化 Torch版本支持到了2.1.2,Torch 的版本越高一般意味着更优的处理效率,搭配的CUDA需要是11.8或者12.1。 支持FP8精度的计算,FP8使用8位浮点数进行运算,会节省不少显存,官方称图片质量没有明显下降,只是推理速度可能会稍微慢一点,使用FP8时,Pytorch版本需要>=2.1.0。建议显存小于8G的用户开启。 喜欢尝...
pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116 pip install --use-pep517 --upgrade -r requirements.txt pip install -U -I --no-deps https://github.com/C43H66N12O12S2/stable-diffusion-webui/releases/download/f/xform...
import torchfrom diffusers import StableDiffusionPipelinepipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained("CompVis/stable-diffusion-v1-4", revision="fp16", torch_dtype=torch.float16, use_auth_token=True)运行代码后，模型会自动下载stable-diffusion的预训练模型 加载完模型后，我们便可以输入一句英文的句子来...
output_embeddings=text_encoder(text_input.input_ids.to(torch_device))[0]print('形状:',output_embeddings.shape) 将所有内容整合在一起,模型在推理过程中的工作方式如下: (稳定扩散推理过程) 调度器 除了以上三种之外,还有一个调度器,用于向图像添加噪声,然后使用模型预测噪声。
AIACC是基于阿里云IaaS资源推出的神龙AI性能加速套件,用于优化基于AI主流计算框架搭建的模型,能显著提升训练和推理性能。AIACC神龙AI推理加速套件由AIACC-Torch(Pytorch推理加速引擎)、AIACC-MLIR(MLIR推理加速引擎)、AIACC-HRT(AIACC算子深度加速引擎)等组件构成。AIACC
项目仓库中python_coreml_stable_diffusion/torch2coreml.py文件中,封装了调用coremltools.models.MLModel工具方法来转换其他格式模型到 Core ML 模型的逻辑: 代码语言:shell 复制 coreml_model=coremltools.models.MLModel(...)coreml_model.convert(...)coreml_model.save(...) ...
betas = torch.linspace(beta_start**0.5, beta_end**0.5, num_train_timesteps, dtype=torch.float32) ** 2 在训练条件扩散模型时,往往会采用Classifier-Free Guidance(这里简称为CFG),所谓的CFG简单来说就是在训练条件扩散模型的同时也训练一个无条件的扩散模型,同时在采样阶段将条件控制下预测的噪音和无条件...