xDiT 项目使用与启动教程

xDiT 项目使用与启动教程

xDiT xDiT: A Scalable Inference Engine for Diffusion Transformers (DiTs) with Massive Parallelism 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xd/xDiT

1. 项目介绍

xDiT 是一个针对扩散变压器（DiTs）的可扩展推理引擎，它支持在多计算设备上进行大规模并行部署。随着 DiTs 中输入上下文长度的增加，注意力机制的计算需求呈二次增长，因此，多 GPU 和多机器部署成为满足在线服务实时需求的关键。xDiT 提供了一系列高效的并行方法和计算加速技术，以优化 DiTs 应用的性能。

2. 项目快速启动

首先，确保已经安装了以下依赖：

• Python 3.7 或更高版本
• PyTorch
• Flash Attention (可选，但推荐用于 GPU 以获得最佳性能)

以下是快速启动 xDiT 的步骤：

# 克隆项目仓库
git clone https://github.com/xdit-project/xDiT.git

# 进入项目目录
cd xDiT

# 安装项目依赖
pip install -r requirements.txt

# 安装 xDiT
pip install ./xfuser

启动一个简单的推理示例：

# 导入 xDiT
from xfuser import xDiT

# 创建 xDiT 实例
model = xDiT(model_name='StepVideo', device='cuda')

# 加载模型权重
model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))

# 进行推理
output = model.generate(prompt='your prompt here', num_samples=4)

3. 应用案例和最佳实践

应用案例

• 图像生成：使用 xDiT 加速基于扩散模型的图像生成过程。
• 视频处理：处理长视频序列，利用 xDiT 的序列并行性优化推理时间。

最佳实践

• 模型选择：根据需求选择合适的 DiTs 模型，并确保安装了对应的 diffusers 版本。
• 并行策略：根据硬件条件选择合适的并行策略，如统一序列并行、管道融合等。
• 缓存优化：使用 TeaCache、First-Block-Cache 和 DiTFastAttn 等缓存方法，减少计算冗余。

4. 典型生态项目

以下是几个与 xDiT 兼容的典型生态项目：

• TACO-DiT：一个基于 xDiT 的 ComfyUI 变体，支持多 GPU 并行处理。
• HunyuanVideo、StepVideo、SkyReels-V1 等：这些是支持 xDiT 的开源 DiTs 模型。

通过上述教程，您应该能够开始使用 xDiT 进行高效的 DiTs 推理。实践中，请根据具体需求和硬件条件调整配置和参数，以获得最佳性能。

xDiT xDiT: A Scalable Inference Engine for Diffusion Transformers (DiTs) with Massive Parallelism 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/xd/xDiT