Open-Sora Video Generation Praktischer Leitfaden
Schritte zur Umsetzung:
- Vorbereitung der Umwelt:Vorgefertigte Docker-Images verwenden
hpcaitech/open-soraSicherstellung der Konsistenz von Abhängigkeiten - Datenverarbeitung:Teilen Sie das Video nach Bildern in
h5pyFormatspeicher, 256 x 256 Auflösung empfohlen - Schulungskonfiguration:Änderungen
configs/video_diffusion.yamlParallelitätsstrategie in (2D-Parallelität empfohlen für 16 GPUs) - Befehl starten:
torchrun --nproc_per_node=16 train.py --config=configs/video_diffusion.yaml
Optimierung der Leistung:
- öffnet
flashattentionReduzierter Platzbedarf für den 25%-Videospeicher - ausnutzen
kv-cacheBeschleunigte autoregressive Generierung - Aktivieren bei Stapelgenerierung
paged_attention
Vorbehalte:Für die Erzeugung von 720p-Videos wird ein Videospeicher von mindestens 80 GB empfohlen, der durch Herabsetzen desnum_framesDie Parameter werden schrittweise erzeugt.
Diese Antwort stammt aus dem ArtikelColossalAI: Effiziente Lösungen für das Training von KI-Modellen in großem Maßstab bereitstellenDie
Darf nicht ohne Genehmigung vervielfältigt werden:KI-Produktivitätswerkzeuge " Wie kann das Open-Sora-Schema von ColossalAI bei der Videogenerierung eingesetzt werden?
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