DiTFastAttn 项目使用教程

DiTFastAttn 项目使用教程

DiTFastAttn 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DiTFastAttn

1. 项目目录结构及介绍

DiTFastAttn项目的目录结构如下：

DiTFastAttn/
├── assets/             # 存储项目相关的资源文件，如图表等
├── data/               # 存储数据集和样本图片
├── experiments/        # 包含实验代码和相关脚本
├── modules/            # 项目核心模块，包含模型定义等
├── opensora_misc/      # 与Opensora相关的杂项文件
├── .gitignore          # 指定Git应该忽略的文件和目录
├── CHANGELOGS.md       # 项目更新日志
├── LICENSE             # 项目许可证文件
├── README.md           # 项目说明文件
├── dit_fast_attention.py # DiT快速注意力模块的Python文件
├── evaluation.py       # 评估模块的Python文件
├── opensora_utils.py   # Opensora工具模块的Python文件
├── pipeline_dit.py     # DiT处理管道的Python文件
├── run_dit.py          # 运行DiT的Python脚本
├── run_opensora.py     # 运行Opensora的Python脚本
├── run_pixart.py       # 运行PixArt的Python脚本
├── utils.py            # 通用工具模块的Python文件

2. 项目的启动文件介绍

项目的启动文件主要有以下三个：

• run_dit.py：用于启动DiT模型的压缩流程。
• run_opensora.py：用于启动Opensora模型的压缩流程。
• run_pixart.py：用于启动PixArt模型的压缩流程。

这些文件包含了模型的初始化、训练、压缩和评估等流程的代码。

以run_dit.py为例，以下是启动文件的基本结构：

# 导入必要的模块
import argparse
from modules.dit_fast_attention import DiTFastAttention

# 解析命令行参数
parser = argparse.ArgumentParser()
# 添加参数，例如：
parser.add_argument('--n_calib', type=int, default=8)
parser.add_argument('--n_steps', type=int, default=50)
# ...

args = parser.parse_args()

# 初始化模型
model = DiTFastAttention()
# 进行模型压缩
model.compress(args)
# 进行模型评估
model.evaluate(args)

3. 项目的配置文件介绍

项目的配置文件通常是命令行参数的形式，用户可以通过命令行在启动脚本时指定。这些参数包括但不限于：

• --n_calib：校准步骤的数量。
• --n_steps：压缩步骤的数量。
• --window_size：窗口大小。
• --threshold：阈值，用于确定何时进行压缩。
• --eval_n_images：评估时使用的图像数量。

配置文件的具体内容可以在每个启动脚本的命令行参数解析部分找到，用户可以根据需要调整这些参数来适应不同的压缩任务。

例如，以下是如何在命令行中运行`run_dit.py脚本的示例：

python run_dit.py --n_calib 8 --n_steps 50 --window_size 128 --threshold 0.05 --eval_n_images 5000

以上就是DiTFastAttn项目的基本使用教程。在实际使用时，请确保已经安装了所有依赖项，并且正确配置了项目所需的数据集和环境。

DiTFastAttn 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/DiTFastAttn