Buckets:
| # Diffusers | |
| توفر مكتبة Diffusers نماذج انتشار مُسبقة التدريب، بالإضافة إلى العناصر الأساسية لبناء مسارات عمل مخصصة للصور والفيديو والصوت. | |
| لديه مساران رئيسيان. | |
| - يدعم [DiffusionPipeline](/docs/diffusers/main/ar/api/pipelines/overview#diffusers.DiffusionPipeline) الاستدلال بعدد قليل من الأسطر باستخدام نقاط التفتيش المُسبقة التدريب، بالإضافة إلى المُكيّفات مثل LoRA. وهذا هو المسار الأسهل للتوليد. | |
| - يتيح [Modular Diffusers](./modular_diffusers/overview) استخدام كتل قابلة للتركيب و [ModularPipeline](/docs/diffusers/main/ar/api/modular_diffusers/pipeline#diffusers.ModularPipeline) لإنشاء خطوط أنابيب مخصصة عندما تحتاج إلى مزيد من التحكم. | |
| تُتيح تحسينات مثل تفريغ البيانات (Offloading) والتكميم (Quantization) تشغيل النماذج الكبيرة على الأجهزة ذات الذاكرة المحدودة. وإذا لم تكن الذاكرة مشكلة، فإن Diffusers يدعم أيضًا `torch.compile` للحصول على استدلال أسرع. | |
| تصفّح الآن نماذج Diffusers الرائجة على [Hub](https://huggingface.co/models?library=diffusers&sort=trending). | |
| ## تعلّم | |
| إذا كنت مبتدئًا، ابدأ بـ [دورة نماذج الانتشار من Hugging Face](https://huggingface.co/learn/diffusion-course/unit0/1). تغطي الدورة نظرية الانتشار وكيفية توليد الصور وضبط النماذج بدقة وغيرها باستخدام Diffusers. | |
| يتضمن [البدء السريع](./quicktour) أيضًا موجه إعداد وكيل قابلًا للنسخ للاستدلال. | |
| ## إلى أين نذهب بعد ذلك | |
| - [الاستدلال](./using-diffusers/loading) — تحميل خطوط الأنابيب وتشغيل التوليد | |
| - [التحسين والتوسع](./optimization/overview) — الذاكرة، السرعة، التكميم، والتقديم | |
| - [مُشتِّتات معيارية](./modular_diffusers/overview) — بناء خطوط أنابيب مخصصة من كتل | |
| - [التدريب والتخصيص](./training/overview) — تدريب نماذج الانتشار والمُكيِّفات | |
| - [CLI](./using-diffusers/cli) - تشغيل خطوط الأنابيب وتغليفها من سطر الأوامر | |
Xet Storage Details
- Size:
- 2.56 kB
- Xet hash:
- c42aa4e245eb985e57e7a4f63c4bb20cf9f207d08645fb64de30897ec912e7b0
·
Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.