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使用射线对数十亿张图像进行高效稳定的扩散预训练.pdf

上传人: 张** 编号:167707 2024-06-15 37页 4.38MB

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本文介绍了Anyscale公司的研究人员Yunxuan Xiao和Hao Chen在图像生成模型Stable Diffusion v2的预训练方面的创新工作。他们利用Ray这一分布式训练框架,在不到$40,000的成本下,预训练了约20亿张图片。通过使用Ray Data库处理大规模异构数据集,他们有效地解决了预处理过程中的瓶颈问题,并利用Ray Train实现了可扩展的、容错的分布式训练,将训练吞吐量提高了3倍。研究还表明,通过基础设施和算法的优化,可以进一步减少训练成本。他们采用的方法包括将编码器的前向传播与Unet模型的训练解耦,以减少预处理瓶颈,并利用弹性织物适配器(EFA)等技术减少通信开销,提高训练效率。总体而言,Ray Data和Ray Train在提高训练速度、降低成本和提升GPU利用率方面发挥了关键作用。
如何高效地进行稳定扩散模型的预训练? Ray Data在分布式训练中起到了什么作用? 如何利用Ray Train进行高效分布式训练?
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