オープン・ソラ ビデオ・ジェネレーション実践ガイド
実施ステップ
- 環境準備:ビルド済みのDockerイメージを使用する
hpcaitech/open-sora
依存関係の一貫性の確保 - データ処理:ビデオをフレームごとに
h5py
フォーマット・ストレージ、解像度256 x 256推奨 - トレーニングの構成:修正
configs/video_diffusion.yaml
並列化戦略(16GPUでは2D並列を推奨) - コマンドを開始する:
torchrun --nproc_per_node=16 train.py --config=configs/video_diffusion.yaml
パフォーマンスの最適化:
- オープン
flashattention
25%のビデオメモリフットプリントを削減 - 利用する
kv-cache
加速自己回帰生成 - バッチ生成で有効にする
paged_attention
警告だ:720pビデオ生成には、最低80GBのビデオメモリを推奨します。num_frames
パラメータは段階的に生成される。
この答えは記事から得たものである。ColossalAI: 効率的な大規模AIモデル学習ソリューションの提供について