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云数据库 GeminiDB
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文档首页/ AI开发平台ModelArts/ 最佳实践/ 文生图模型训练推理/ SD3 Diffusers框架基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.912)

SD3 Diffusers框架基于Lite Server适配PyTorch NPU推理指导(6.3.912)

更新时间:2025-02-07 GMT+08:00
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Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。

方案概览

本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SD3模型的推理过程。

约束限制

  • 本方案目前仅适用于企业客户。
  • 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.912版本,请参考表1获取配套版本的软件包和镜像,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
  • 确保容器可以访问公网。

资源规格要求

推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server资源和Ascend Snt9B。

软件配套版本

表1 获取软件

分类

名称

获取路径

插件代码包

AscendCloud-6.3.912软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip

文件名中的xxx表示具体的时间戳,以包名发布的实际时间为准。

获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912 版本。

说明:

如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。

镜像版本

本教程中用到基础镜像地址和配套版本关系如下表所示,请提前了解。

表2 基础容器镜像地址

配套软件版本

镜像用途

镜像地址

配套

获取方式

6.3.912版本

基础镜像

swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241213131522-aafe527

cann_8.0.rc3

pytorch_2.1.0

驱动23.0.6

从SWR拉取

说明:

不同软件版本对应的基础镜像地址不同,请严格按照软件版本和镜像配套关系获取基础镜像。

步骤一:检查环境

  1. 请参考Lite Server资源开通,购买Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。
    说明:

    购买Server资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。

    当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据

  2. SSH登录机器后,检查NPU卡状态。运行如下命令,返回NPU设备信息。
    npu-smi info                    # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
    npu-smi info -l | grep Total    # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数

    如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。

  3. 检查是否安装docker。
    docker -v   #检查docker是否安装

    如尚未安装,运行以下命令安装docker。

    yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64
  4. 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。
    sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
    如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
    sed -i 's/net\.ipv4\.ip_forward=0/net\.ipv4\.ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf
    sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward

步骤二:下载依赖代码包并上传到宿主机

下载华为侧插件代码包AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip文件,获取路径参见表1。本案例使用的是解压到子目录aigc_inference/torch_npu/diffusers/0.29.2/目录下的所有文件,将该目录上传到宿主机上。

步骤三:构建镜像

基于官方提供的基础镜像构建自定义镜像diffusers-sd3-inference:0.0.1。参考如下命令编写Dockerfile文件。镜像地址{image_url}请参见表2

FROM {image_url}

RUN mkdir  /home/ma-user/diffusers
COPY --chown=ma-user:ma-group diffusers/0.29.2 /home/ma-user/diffusers

WORKDIR /home/ma-user/diffusers

RUN dos2unix diffusers_sd3.patch 

RUN cd /home/ma-user/diffusers && sh prepare.sh

RUN cp attention_processor.py /home/ma-user/anaconda3/envs/PyTorch-2.1.0/lib/python3.9/site-packages/diffusers/models/attention_processor.py

RUN pip install transformers 
RUN pip install accelerate
RUN pip install sentencepiece

构建自定义镜像diffusers-sd3-inference:0.0.1。

docker build -t diffusers-sd3-inference:0.0.1 .

步骤四:启动镜像

启动容器镜像,推理只需要启动单卡,启动前可以根据实际需要增加修改参数。
docker run -itd --name ${container_name} -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro  -v /etc/localtime:/etc/localtime -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi --shm-size 60g --device=/dev/davinci_manager --device=/dev/hisi_hdc --device=/dev/devmm_svm --device=/dev/davinci0  --security-opt seccomp=unconfined --network=bridge diffusers-train:0.0.1 bash

参数说明:

  • --name ${container_name}:容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称。
  • --device=/dev/davinci0:挂载NPU设备,该推理示例中挂载了1张卡davinci0。
    说明:
    • driver及npu-smi需同时挂载至容器。
    • 不要将多个容器绑到同一个NPU上,会导致后续的容器无法正常使用NPU功能。

步骤五:进入容器

通过容器名称进入容器中。默认使用ma-user用户执行后续命令。
docker exec -it ${container_name} bash

步骤六:启动推理

本章节介绍SD3模型的推理过程。使用官方提供的已经训练好的模型进行推理,输入prompt生成指定像素的图片。

  1. 使用如下命令登录huggingface,并输入个人账号的token:
    huggingface-cli login
  2. 执行如下命令运行推理脚本启动SD3服务:
    #配置环境变量
    export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
    
    python run_inference.py

    参数说明:

    • height、width: 指定生成图片的长和宽,例如:512、960、1024
    • prompt_list: prompt列表,可以自行修改。

    推理执行成功如下图所示。

    图1 推理执行成功
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