Hugging Face's logo

Buckets:
hf-doc-build
/
doc

Files
xet
hf-doc-build/doc / diffusers /v0.43.0 /ru /training /distributed_inference.html
mishig's picture
mishig
download
raw
13.1 kB
<meta charset="utf-8" /><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Распределённый вывод&quot;,&quot;local&quot;:&quot;distributed-inference&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;Выбор стратегии&quot;,&quot;local&quot;:&quot;choosing-a-strategy&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}"/>
<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/entry/start.0S0_iEoG.js" rel="modulepreload">
<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/chunks/I9eooN77.js" rel="modulepreload">
<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/chunks/Bupkjr9f.js" rel="modulepreload">
<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/entry/app.CPdOxCbw.js" rel="modulepreload">
<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/chunks/CyvZ3FS5.js" rel="modulepreload">
<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/chunks/l0QnnOED.js" rel="modulepreload">
<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/chunks/DnVIJfC5.js" rel="modulepreload">
<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/chunks/DsnmJJEf.js" rel="modulepreload">
<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/nodes/0.DteTvmQZ.js" rel="modulepreload">
<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/chunks/CoSrdQax.js" rel="modulepreload">
<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/nodes/368.MZuJGICn.js" rel="modulepreload">
<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/chunks/DSPDl1gz.js" rel="modulepreload">
<!--el5ux9--><meta name="hf:doc:metadata" content="{&quot;title&quot;:&quot;Distributed inference&quot;,&quot;local&quot;:&quot;distributed-inference&quot;,&quot;sections&quot;:[{&quot;title&quot;:&quot;Choosing a strategy&quot;,&quot;local&quot;:&quot;choosing-a-strategy&quot;,&quot;sections&quot;:[],&quot;depth&quot;:2}],&quot;depth&quot;:1}"/><!---->
<link href="/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/assets/0.tn0RQdqM.css" rel="modulepreload"> <!--[--><!--[0--><!--[--><!--[0--><!--[--><p></p> <div class="items-center shrink-0 min-w-[100px] max-sm:min-w-[50px] justify-end ml-auto flex" style="float: inline-end; margin-inline-start: 10px; display: inline-flex; position: relative; z-index: 10;"><div dir="ltr" class="inline-flex rounded-md max-sm:rounded-sm"><button class="inline-flex items-center gap-1 h-7 max-sm:h-7 px-2 max-sm:px-1.5 text-sm font-medium text-gray-800 border border-r-0 rounded-l-md max-sm:rounded-l-sm border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-live="polite"><span class="inline-flex items-center justify-center rounded-md p-0.5 max-sm:p-0 hover:text-gray-800 dark:hover:text-gray-200"><svg class="sm:size-3.5 size-3" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M28,10V28H10V10H28m0-2H10a2,2,0,0,0-2,2V28a2,2,0,0,0,2,2H28a2,2,0,0,0,2-2V10a2,2,0,0,0-2-2Z" transform="translate(0)"></path><path d="M4,18H2V4A2,2,0,0,1,4,2H18V4H4Z" transform="translate(0)"></path><rect fill="none" width="32" height="32"></rect></svg><!----></span> <span dir="auto">Copy page</span></button> <button class="inline-flex items-center justify-center w-6 max-sm:w-5 h-7 max-sm:h-7 disabled:pointer-events-none text-sm text-gray-500 hover:text-gray-700 dark:hover:text-white rounded-r-md max-sm:rounded-r-sm border border-l transition border-gray-200 bg-white hover:shadow-inner dark:border-gray-850 dark:bg-gray-950 dark:text-gray-200 dark:hover:bg-gray-800" aria-haspopup="menu" aria-expanded="false" aria-label="Open copy menu"><svg class="transition-transform text-gray-400 overflow-visible sm:size-3.5 size-3 rotate-0" width="1em" height="1em" viewBox="0 0 12 7" fill="none" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg"><path d="M1 1L6 6L11 1" stroke="currentColor"></path></svg><!----></button></div> <!--[-1--><!--]--></div><!----> <!--[0--><h1 class="relative group"><a id="distributed-inference" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#distributed-inference"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->Распределённый вывод<!----></span></h1><!--]--><!----> <p>Распределённый вывод распределяет нагрузку между несколькими GPU. Это полезно для размещения более крупных моделей в памяти и для обработки большего количества запросов одновременно.</p> <p>Diffusers поддерживает четыре стратегии. У каждой из них есть собственное руководство, а эта страница поможет вам выбрать нужную.</p> <!--[1--><h2 class="relative group"><a id="choosing-a-strategy" class="header-link block pr-1.5 text-lg no-hover:hidden with-hover:absolute with-hover:p-1.5 with-hover:opacity-0 with-hover:group-hover:opacity-100 with-hover:right-full" href="#choosing-a-strategy"><span><svg xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" xmlns:xlink="http://www.w3.org/1999/xlink" aria-hidden="true" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 256 256"><path d="M167.594 88.393a8.001 8.001 0 0 1 0 11.314l-67.882 67.882a8 8 0 1 1-11.314-11.315l67.882-67.881a8.003 8.003 0 0 1 11.314 0zm-28.287 84.86l-28.284 28.284a40 40 0 0 1-56.567-56.567l28.284-28.284a8 8 0 0 0-11.315-11.315l-28.284 28.284a56 56 0 0 0 79.196 79.197l28.285-28.285a8 8 0 1 0-11.315-11.314zM212.852 43.14a56.002 56.002 0 0 0-79.196 0l-28.284 28.284a8 8 0 1 0 11.314 11.314l28.284-28.284a40 40 0 0 1 56.568 56.567l-28.285 28.285a8 8 0 0 0 11.315 11.314l28.284-28.284a56.065 56.065 0 0 0 0-79.196z" fill="currentColor"></path></svg><!----></span></a> <span><!---->Выбор стратегии<!----></span></h2><!--]--><!----> <p>Каждая стратегия решает свою задачу, поэтому выбирайте ту, которая соответствует вашему ограничивающему ресурсу.</p> <table><thead><tr><th>Стратегия</th><th>Разделения</th><th>Уменьшает</th><th>Задержка для одного запроса</th><th>Лучше всего</th></tr></thead><tbody><tr><td><a href="../optimization/data_parallelism">Параллелизм данных</a></td><td>prompts между репликами</td><td>ничего, так как на каждом GPU хранится полная копия</td><td>без изменений</td><td>модель уже помещается в память, а у вас много промптов</td></tr><tr><td><a href="../optimization/device_map">device_map</a></td><td>компоненты на разных устройствах</td><td>память весов</td><td>чуть хуже</td><td>модель не помещается в память, а межпроцессорное соединение медленное</td></tr><tr><td><a href="../optimization/context_parallelism">Параллелизм контекста</a></td><td>входная последовательность</td><td>память активаций</td><td>ниже</td><td>последовательности длинные, например, изображения высокого разрешения или видео</td></tr><tr><td><a href="../optimization/tensor_parallelism">Параллелизм тензоров</a></td><td>матрицы весов</td><td>память весов</td><td>ниже</td><td>веса одного компонента не помещаются, а межсоединение быстрое</td></tr></tbody></table> <p>Некоторые практические рекомендации:</p> <ul><li>Если модель уже помещается в память, а промптов много, используйте параллелизм данных. Он масштабирует пропускную способность в зависимости от количества GPU, не затрагивая модель, и не влияет на задержку для одиночного промпта. Настройте его с помощью <a href="../optimization/data_parallelism#accelerate">Accelerate</a> или <a href="../optimization/data_parallelism#pytorch-distributed">PyTorch Distributed</a>.</li> <li>Если веса одного компонента не помещаются в память, сначала попробуйте тензорное параллелизм, так как он снижает как потребление памяти, так и задержку. Тензорное параллелизм требует обмена данными на каждой границе блока, поэтому для него необходим быстрый интерфейс, например NVLink. На PCIe трафик на каждый слой может превысить вычислительную выгоду, и в этом случае <code>device_map</code> становится лучшим выбором. <code>device_map</code> также решает проблему, когда компоненты по отдельности помещаются, но их совокупный размер слишком велик.</li> <li>Если проблема в активациях, а не в весах, используйте контекстный параллелизм. Это помогает при работе с длинными последовательностями, например, с крупными изображениями и видео, содержащими много кадров. Выберите бэкенд на основе бенчмарков из руководства <a href="../optimization/context_parallelism">Context parallelism</a>.</li> <li>Если и веса, и последовательность слишком велики, Diffusers не может применить тензорный и контекстный параллелизм к одной и той же модели. <code>ParallelConfig</code> вызывает ошибку, если передать оба конфигурации, а <code>enable_parallelism</code> нельзя вызвать второй раз для модели, которая уже распараллелена.</li></ul> <p>Интеграции сообщества <a href="../optimization/xdit">xDiT</a> и <a href="../optimization/para_attn">ParaAttention</a> предлагают собственные реализации контекстного параллелизма.</p> <a class="!text-gray-400 !no-underline text-sm flex items-center not-prose mt-4" href="https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/docs/source/en/training/distributed_inference.md" target="_blank"><svg class="mr-1" xmlns="http://www.w3.org/2000/svg" aria-hidden="true" fill="currentColor" focusable="false" role="img" width="1em" height="1em" preserveAspectRatio="xMidYMid meet" viewBox="0 0 32 32"><path d="M31,16l-7,7l-1.41-1.41L28.17,16l-5.58-5.59L24,9l7,7z"></path><path d="M1,16l7-7l1.41,1.41L3.83,16l5.58,5.59L8,23l-7-7z"></path><path d="M12.419,25.484L17.639,6.552l1.932,0.518L14.351,26.002z"></path></svg><!----> <span><span class="underline">Update</span> on GitHub</span></a><!----> <p></p><!--]--><!----><!--]--><!--]--><!--]--> <!--[-1--><!--]--><!--]-->
<script>
{
__sveltekit_1qsdbwf = {
base: "/docs/diffusers/main/en",
assets: "/docs/diffusers/main/en"
};
const element = document.currentScript.parentElement;
Promise.all([
import("/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/entry/start.0S0_iEoG.js"),
import("/docs/diffusers/main/en/_app/immutable/entry/app.CPdOxCbw.js")
]).then(([kit, app]) => {
kit.start(app, element, {
node_ids: [0, 368],
data: [null,null],
form: null,
error: null
});
});
}
</script>

Xet Storage Details

Size:
13.1 kB
·
Xet hash:
cf630207d31eb021495e1c18040ef368d9b23a9f13eb87996398a037dd2d1989

Xet efficiently stores files, intelligently splitting them into unique chunks and accelerating uploads and downloads. More info.