最近在学习stable diffusion model,但是这个模型成本比较高，作为低端学习者，借助colossal-ai加速训练，即能满足显卡要求又能节约时间。
Colossal-AI 是一个集成的大规模深度学习系统，具有高效的并行化技术。该系统可以通过应用并行化技术在具有多个 GPU 的分布式系统上加速模型训练。该系统也可以在只有一个 GPU 的系统上运行。
Colossal-ai的安装
创建虚拟环境：
conda create -n colossal python=3.8
注：这里的“colossal”是虚拟环境的名字，想怎么改就怎么改
创建成功进入该环境
conda activate colossal
接下来一步是安装pytorch
pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 trochaudio==0.12.1 –extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
这样就安装成功torch环境了。
接下来直接安装colossalai
pip install colossalai
安装成功！
给一下Colossal-AI开源包的github地址: GitHub – hpcaitech/ColossalAI: Making big AI models cheaper, easier, and more scalable
下载并解压缩，进入ColossalAI/ -> examples/ -> tutoriall/ -> hybrid_parallel/
这个文件夹里面有两个用于训练的文件config.py 和train.py。
在训练之前我们需要安装好当前hybrid_parallel目录下的依赖：
pip install -r requirements.txt
接下来就是测试训练了：
colossalai run –nproc_per_node 4 train.py –config config.py
表示在当前节点上启动4卡训练，使用默认端口。
小编是在集群的服务器上测试的，所以通过slurm启动colossalai
这一步具体参考这篇文章：启动 Colossal-AI | Colossal-AI (colossalai.org)
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