Die folgenden Vorbereitungen müssen vor der Einführung von Step3 abgeschlossen werden:
- Code zu erhalten:Holen Sie den Quellcode aus dem GitHub-Repository (https://github.com/stepfun-ai/Step3.git) mit dem Befehl git clone
- Python-Umgebung:Empfohlenes Python 3.10+ mit PyTorch (≥2.1.0) und der Transformers-Bibliothek (empfohlene Version 4.54.0) installiert
- Modellgewichte:Laden Sie Gewichte im bf16- oder block-fp8-Format von der Hugging Face-Plattform herunter (https://huggingface.co/stepfun-ai/step3)
- Hardware-Anforderungen:Die beste Lösung sind 4 A800/H800-GPUs mit 80 GB RAM, aber auch eine einzelne GPU kann
Die Umgebungskonfiguration erstellt eine isolierte Umgebung über conda und installiert die angegebene Version des Deep-Learning-Frameworks. Vollständige Anweisungen zur Bereitstellung sind in der Projektdokumentation aufgeführt.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelSchritt 3: Effiziente Generierung von quelloffenen Makromodellen für multimodale InhalteDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Welche Vorbereitungen und Umgebungskonfigurationen sind für die Bereitstellung von Step3 erforderlich?
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