• 使用文档
• • 一、环境准备
  • • • 1. 派生项目
      • 2. 创建调试任务
      • 3. 启动调试任务
  • 二、生成图片
  • • • 1. 模型编译
      • 2. 文生图

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