huggingface / huggingface/diffusers

FLUX dreambooth train on multigpu with deepspeed

Đang mở
#9,484 13 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub
bug stale
Ngôn ngữ chính
Python
Star
34.5k
Fork
7.3k
Merge trung bình
3 ngày 3 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
91

Mô tả

### Describe the bug

i'm using the train_dreambooth_flux.py to finetune flux. i get oom on 4x A100 80gb with deepspeed stage 2, gradient checkpoint, bf16 mixed precision, 1024px *1024px input, adafactor optimizer,batchsize 1. it can only run with deepspeed stage3, but that is too slow about 16sec/it.

### Reproduction

just use train_dreambooth_flux.py in repo

### Logs

_No response_

### System Info

- 🤗 Diffusers version: 0.31.0.dev0
- Platform: Linux-5.15.0-105-generic-x86_64-with-glibc2.31
- Running on Google Colab?: No
- Python version: 3.10.0
- PyTorch version (GPU?): 2.3.0+cu118 (True)
- Flax version (CPU?/GPU?/TPU?): not installed (NA)
- Jax version: not installed
- JaxLib version: not installed
- Huggingface_hub version: 0.23.4
- Transformers version: 4.44.2
- Accelerate version: 0.33.0
- PEFT version: 0.10.0
- Bitsandbytes version: 0.44.0.dev
- Safetensors version: 0.4.2
- xFormers version: 0.0.26.post1+cu118
- Accelerator: NVIDIA A800 80GB PCIe, 81920 MiB
NVIDIA A800 80GB PCIe, 81920 MiB
NVIDIA A800 80GB PCIe, 81920 MiB
NVIDIA A800 80GB PCIe, 81920 MiB
- Using GPU in script?: yes
- Using distributed or parallel set-up in script?: yes

### Who can help?

@linoytsaban

Hướng dẫn đóng góp

Mở hướng dẫn đóng góp

Hướng nghiên cứu

Bắt đầu với train_dreambooth_flux.py và tái hiện cấu hình 4x A800 đã được báo cáo: đầu vào 1024px, batch size 1, bf16, Gradient Checkpointing, Adafactor và DeepSpeed stage 2. So sánh lỗi với stage 3 và sử dụng các phiên bản môi trường đã được báo cáo làm ngữ cảnh; được xem là hoàn tất khi stage 2 không còn hết bộ nhớ mà không gặp tình trạng chậm nghiêm trọng như mô tả.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Đánh giá

Công nghệ
python, pytorch
Lĩnh vực
distributed-systems, machine-learning
Loại issue
Lỗi
Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Độ rõ ràng
Cần làm rõ
Mức phù hợp với người mới
25/100

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.