开源项目教程：diffusion-pipe

开源项目教程：diffusion-pipe

diffusion-pipe A pipeline parallel training script for diffusion models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/diffusion-pipe

1. 项目的目录结构及介绍

diffusion-pipe 项目是一个用于管道并行训练扩散模型的开源项目。以下是其主要目录结构和文件介绍：

• configs/: 存放各种配置文件，包括模型配置、数据集配置等。
• docs/: 存放项目的文档资料。
• examples/: 包含一些示例配置文件，用于演示如何配置模型和数据集。
• models/: 存放不同模型的实现代码。
• optimizers/: 存放优化器的实现代码。
• submodules/: 存放项目依赖的子模块。
• tools/: 包含一些工具脚本，用于辅助训练和其他任务。
• utils/: 存放项目通用的辅助函数和类。
• .gitignore: 指定git忽略的文件和目录。
• .gitmodules: 用于记录子模块的信息。
• LICENSE: 项目的许可证文件。
• README.md: 项目的说明文档。
• requirements.txt: 列出项目依赖的Python包。
• train.py: 项目的启动文件，用于开始训练过程。

2. 项目的启动文件介绍

train.py 是项目的启动文件，用于执行模型的训练过程。以下是启动文件的基本使用方法：

NCCL_P2P_DISABLE="1" NCCL_IB_DISABLE="1" deepspeed --num_gpus=1 train.py --deepspeed --config examples/hunyuan_video.toml

在上面的命令中：

• NCCL_P2P_DISABLE 和 NCCL_IB_DISABLE 是环境变量，用于在某些GPU上禁用特定的通信选项。
• deepspeed 是一个命令行工具，用于启动深度学习训练，支持管道并行。
• --num_gpus 指定使用的GPU数量。
• train.py 是启动文件。
• --deepspeed 表示使用DeePSpeed进行训练。
• --config 后跟配置文件的路径，用于指定训练的配置。

3. 项目的配置文件介绍

配置文件用于定义训练过程中的各种参数，包括模型配置、数据集路径、训练参数等。项目通常提供了一些示例配置文件，位于 examples/ 目录下。

配置文件通常使用 .toml 格式，以下是配置文件的一个基本结构示例：

[model]
  # 模型相关配置
  type = "HunyuanVideo"

[data]
  # 数据集路径
  train_data = "/path/to/train/data"
  eval_data = "/path/to/eval/data"

[training]
  # 训练参数
  batch_size = 16
  learning_rate = 0.001
  epochs = 50

在上面的示例中：

• [model] 部分定义了使用的模型类型。
• [data] 部分指定了训练和评估数据集的路径。
• [training] 部分包含了训练过程中的各种参数，如批量大小、学习率和训练周期。

用户需要根据实际情况修改这些配置文件，以适应自己的训练需求。

diffusion-pipe A pipeline parallel training script for diffusion models. 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/di/diffusion-pipe