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liuzx
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1 year ago | |
|---|---|---|
| img | 1 year ago | |
| stable_diffusion | 1 year ago | |
| README.md | 1 year ago | |
| VERSION.txt | 1 year ago | |
| api.py | 1 year ago | |
| compile_model.sh | 1 year ago | |
| run.sh | 1 year ago | |
| setup.py | 1 year ago | |
README.md
使用文档
- 本项目为stable diffusion v1.5在GCU单卡上进行模型推理的示例，旨在为AI开发者提供启智GCU使用参考。
一、环境准备
1. 派生项目
- 派生项目指创建一个示例代码仓的副本到你的账户下
- 你的派生项目与原示例代码仓为两个独立项目，各自的改动不会互相影响，除非你向原项目提出代码变更申请
- 在本页面上点击 “派生”，然后按照提示填写内容，选择 “派生项目”。
- 仓库名建议为sdinference，这名称跟后续步骤的代码路径有关系
2. 创建调试任务
- 选择 “云脑”->“调试任务”->“新建调试任务”。
【基本信息】
- 算力集群：智算网络集群
- 计算资源：燧原GCU
- 访问Internet：是
- 资源规格：GCU:1*ENFLAME-i20
- 任务名称：（可自定义）
- 任务描述（可选项）
【参数设置】 - 镜像：enflame:i20
- 数据集：None
- 选择模型：inference_stable_diffusion_v1_5;inference_stable_diffusion_v1_5_lora;
- 代码分支：master
3. 启动调试任务
#进入python3.8初始化环境空间
python3.8
from c2net.context import prepare
c2net_context = prepare()
- 完成初始化后，项目代码存储在 /tmp/code 中，数据集存储在 /tmp/dataset 中，预训练模型存储在 /tmp/pretrainmodel 中，训练输出请存储在 /tmp/output 中以供后续下载
二、生成图片
1. 模型编译
cd /tmp/code/sdinference #进入代码空间
bash compile_model.sh
2. 文生图
cd /tmp/code/sdinference #进入代码空间
bash run.sh
详细使用说明参考stable_diffusion/docs/stable_diffusion/README.md
燧原GCU SD推理示例
Python Text Shell Makefile
