Buckets:

hf-doc-build
/

doc

Files

xet

hf-doc-build/doc / diffusers /v0.43.0 /tr /optimization /tensor_parallelism.md

mishig

2 days ago

preview code

download

raw

11.7 kB

# Tensor paralelliği

[Tensor parallelism](https://huggingface.co/spaces/nanotron/ultrascale-playbook?section=tensor_parallelism), bir modelin ağırlık matrislerini cihazlar arasında parçalar. Her cihaz, her katman için sütun bazlı (`"colwise"`) veya satır bazlı (`"rowwise"`) bir dilim tutar ve kısmi bir sonuç hesaplar. Katman sınırındaki bir `AllReduce` veya `AllGather`, kısmi sonuçları birleştirerek tam çıktıyı oluşturur. [context parallelism](./context_parallelism)'den farklı olarak, cihaz başına *weight* belleğini azaltır; bu da bir modelin tek bir cihaza sığmadığı durumlarda işe yarar. Diğer stratejilerle karşılaştırmak için [Distributed inference](../training/distributed_inference) bölümüne bakın.

## Parçalı bir model yükleyin

Modelin [from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/tr/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.from_pretrained) metodunun `parallel_config` argümanına bir [TensorParallelConfig](/docs/diffusers/v0.43.0/tr/api/parallel#diffusers.TensorParallelConfig) geçirin. `tp_degree`, parçalanacak cihaz sayısıdır ve modelin dikkat başı sayısına tam bölünmelidir. Model sınıfı, modül adlarını bir parçalama stiline eşleyen bir `_tp_plan` tanımlamalıdır. Bir modelin tensör paralelliğini destekleyip desteklemediğini kontrol etmek için, [Flux2Transformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/tr/api/models/flux2_transformer#diffusers.Flux2Transformer2DModel) gibi, sınıfında bu özniteliği arayın.

Başka bir modele plan eklemek için [Bir modele tensör paralelliği ekleme](#add-tensor-parallelism-to-a-model) bölümüne bakın.

Bu yöntemle yüklenirken, kontrol noktası okundukça parçalara ayrılır. Her rank, her ağırlığın yalnızca kendi dilimini okur ve doğrudan kendi GPU'suna yerleştirir; böylece hiçbir rank tam boyutlu bir ağırlık tutmaz. Rank başına bellek, `tp_degree` arttıkça azalır.

```py
import os
import torch
from torch import distributed as dist
from diffusers import DiffusionPipeline, Flux2Transformer2DModel, TensorParallelConfig
def main():
    dist.init_process_group(backend="nccl")
    rank, world_size = dist.get_rank(), dist.get_world_size()
    # torchrun sets LOCAL_RANK to this process's GPU index on its node
    local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"])
    device = torch.device(f"cuda:{local_rank}")
    torch.cuda.set_device(device)
    # Each rank reads only its own shard of every planned weight, straight onto its own GPU.
    transformer = Flux2Transformer2DModel.from_pretrained(
        "black-forest-labs/FLUX.2-dev",
        subfolder="transformer",
        dtype=torch.bfloat16,
        parallel_config=TensorParallelConfig(tp_degree=world_size),
    )
    pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
        "black-forest-labs/FLUX.2-dev", transformer=transformer, dtype=torch.bfloat16
    )
    # The transformer is already on its device; move the remaining components individually. Do not call
    # `pipeline.to(device)` — that would move every rank's shards onto the same device.
    pipeline.text_encoder.to(device)
    pipeline.vae.to(device)
    generator = torch.Generator().manual_seed(42)
    image = pipeline(prompt="a cat holding a sign that says hello", generator=generator).images[0]
    if rank == 0:
        image.save("output.png")
    dist.destroy_process_group()
if __name__ == "__main__":
    main()
```

Betik dosyasını `tensor_parallel_flux2.py` olarak kaydedin ve `torchrun` ile başlatın.

```shell
torchrun --nproc-per-node 4 tensor_parallel_flux2.py
```

Betik, `tp_degree` değerini `world_size` olarak ayarladığından, `--nproc-per-node 4` komutu dönüştürücüyü 4 GPU arasında paylaştırır.

Sadece transformer parçalanır. Her rank, metin kodlayıcısının tam bir kopyasını tutar; bu nedenle her GPU'nun, metin kodlayıcı ile transformer'ın kendine düşen payı için yeterli belleğe sahip olması gerekir.

## Yükleme performansı

`parallel_config` ile yükleme, tam modeli yükleyip ardından `enable_parallelism()` çağrılmasından daha hızlıdır ve rank başına daha az CPU belleği kullanır. Aşağıdaki tablo, 4x A10G (23GB) üzerinde [black-forest-labs/FLUX.2-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-dev) (yalnızca transformer, 32B parametre, bf16) için sonuçları göstermektedir.

| tp_degree | yöntem | yüklenme süresi | zirve CPU/rank |
|---|---|---|---|
| 4 | `from_pretrained(parallel_config=...)` | 12.5s | 6,8 GB |
| 4 | `from_pretrained` + `enable_parallelism` | 30.4s | 64,1 GB |
## Kısıtlamalar
Tensor parallelism, bazı yükleme seçenekleri ve özelliklerle çalışmaz ve bölünmüş bir modeli kaydedemezsiniz.
- `parallel_config` ile tensor-parallel yükleme, `device_map`, `quantization_config`, `low_cpu_mem_usage=False`, `use_flashpack=True` veya safetensors olmayan ağırlıklarla çalışmaz. Bunların her biri, tam checkpoint'i sessizce yüklemek yerine bir hata fırlatır.
- Gergilik paralelliğinin, modelin nasıl bölündüğüne bakılmaksızın, kuantizasyon, offloading veya LoRA adaptörleriyle birleştirilmesi de bir hata oluşturur.
- Bellekte zaten bulunan bir modeli parçalamak için aynı yapılandırmayla `enable_parallelism()` çağrılır. Bu yöntem önce tam modeli yükler ve ardından parçalar; bu nedenle her rank, tam checkpoint için bellek gerektirir. Bu maliyeti önlemek için yükleme sırasında `parallel_config` kullanılır.
- Tensor-parallel bir modelin kaydedilmesi [save_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/tr/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.save_pretrained) içinde bir hata oluşturur. Modeli parçalara ayırmadan önce kaydedin.

## Bir modele tensör paralelliği ekleyin

Bu bölüm, bir Diffusers modeline tensör paralelliği desteği eklemek isteyen katkıda bulunanlar içindir.

Tensor paralelliği, yalnızca modül adlarını bir parçalama stiline eşleyen `_tp_plan` sınıf özniteliğini tanımlayan modellerde çalışır. Bu özniteliği yazmak, çoğunlukla gizli boyutu *genişleten* her projeksiyonu, onu geri *daraltan* projeksiyonla eşleştirmek anlamına gelir.

Her anahtar en fazla bir `*` içerebilir ve `*` işaretinden önceki bölüm bir [`nn.ModuleList`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.ModuleList.html)'ye çözümlenmelidir, böylece bir girdi tüm blokları kapsar. `*` içermeyen bir anahtar, modelin kendisine uygulanır. Yollar modele göre göreli olarak tanımlanır.

### Colwise ve rowwise

| Stil | Parçalar | Her sıra | Kullanım alanları |
|---|---|---|---|
| `"colwise"` | çıkış özellikleri (`weight` boyutu 0) | çıkışın bir dilimini hesaplar | `to_q`, `to_k`, `to_v`, FFN iç projeksiyonu |
| `"rowwise"` | girdi özellikleri (`weight` boyutu 1) | kısmi bir toplam hesaplar | `to_out.0`, FFN çıkış projeksiyonu |
| `"rowwise_split_input"` | girdi özellikleri (`weight` boyutu 1) | kopyalanmış girdinin diliminden kısmi bir toplam hesaplar | girdisi replike edilmiş, zaman adımları gömme değerini okuyan bir AdaLN modülasyon projeksiyonu gibi bağımsız bir projeksiyon |

`"colwise"` ve `"rowwise"` değerlerini her zaman bu sırayla eşleştirin. `"colwise"` projeksiyonu çıktısını parçalı (sharded) bırakır, ardından gelen `"rowwise"` projeksiyonu bu parçayı doğrudan tüketir ve blok sınırındaki tek bir `AllReduce` işlemi sonucu yeniden oluşturur. Bu çiftin başka bir şekilde parçalanması, ortada bir toplama (gather) işlemi zorunlu kılar ve çok daha fazla iletişim gerektirir.

Attention'da sütun bazlı Q, K ve V projeksiyonları her rank'a başların bir alt kümesini verir, bu nedenle `tp_degree` baş sayısına tam bölünmelidir. Encoder-stream kopyaları (`add_q_proj`, `to_add_out`, `ff_context`), image-stream karşılıklarıyla aynı deseni izler.

### Birleştirilmiş projeksiyonlar

Tek bir `Linear`, parçalanan boyut boyunca birden fazla mantıksal tensörü paketlediğinde, düz `"colwise"`/`"rowwise"` dilimleri birleştirmenin üzerinden doğrudan geçer ve parçaları hizasız bırakır. Bunun yerine, her paketlenmiş bloğu bağımsız olarak parçalayan `PackedColwiseParallel`/`PackedRowwiseParallel` kullanın.

```py
# in src/diffusers/models/transformers/your_model.py
from ...hooks.tensor_parallel import PackedColwiseParallel, PackedRowwiseParallel
```

`blocks`, paketlenmiş boyutu bölen oransal tam sayılardan oluşan bir liste, geçirin. Örneğin, eşit yarımlara sahip bir SwiGLU gate ve up projection için `[1, 1]` veya `mlp_ratio=3` ile birleşik Q, K, V, gate ve up projection için `[1, 1, 1, 3, 3]` kullanın.

```py
"transformer_blocks.*.ff.linear_in": PackedColwiseParallel([1, 1]),
```

Blok boyutları yalnızca yapılandırmadan biliniyorsa, `blocks` parametresini atlayın ve mutlak boyutları `__init__` sırasında `Linear` üzerinde `_tp_packed_col_blocks` veya `_tp_packed_row_blocks` olarak saklayın.

```py
# in the attention module's __init__
self.to_out._tp_packed_row_blocks = [self.inner_dim, self.mlp_hidden_dim]
```

```py
# in the model's _tp_plan
"single_transformer_blocks.*.attn.to_out": PackedRowwiseParallel(),
```

[`transformer_flux2.py`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_flux2.py) içindeki plan her iki biçimi de kullanır. Çift akışlı SwiGLU çifti `blocks` değerini doğrudan iletir. Birleşik tek akışlı QKV ve MLP projeksiyonu, boyutları `mlp_ratio` ve `mlp_mult_factor` değerlerine bağlı olduğu için, bu boyutları `Flux2ParallelSelfAttention.__init__` içindeki `Linear` nesnesinde saklar.

### Dışarıda bırakılacaklar

Plan dışı bırakılan modüller her sırada kopyalanır. Normalizasyon katmanlarını, yama ve metin gömme katmanlarını ile son `norm_out` ve `proj_out` katmanlarını dışarıda bırakın. Bunlar küçük olduğu için bunları bölümlere ayırmak az miktarda bellek tasarrufu sağlar ve iletişim yükü ekler. AdaLN modülasyonu (`img_mod` ve `txt_mod`) genellikle dışarıda bırakılacak kadar küçüktür. MiniMax-H3'ün `adaln_proj.linear` gibi büyük olduğunda, `"rowwise_split_input"` ile bölümlere ayırın.

### Kısıtlamalar ve doğrulama

- `tp_degree`, `config.num_attention_heads`'i tam olarak bölmelidir.
- Her paketlenmiş blok, yalnızca toplamları değil, *tek tek* `tp_degree` değerine bölünebilir olmalıdır.

[from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/tr/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.from_pretrained) ve `enable_parallelism()`, herhangi bir ağırlık yüklenmeden veya bölünmeden önce her iki kontrolü de yapar.

Yeni bir planı gözle değil, sayısal olarak doğrulayın: sabit bir tohumla tek bir cihazda üretim yapın, ardından tensor paralelliği altında tekrar üretin ve çıktıları karşılaştırın. Yanlış yerleştirilmiş bir `"colwise"`/`"rowwise"` genellikle yine de çalışır ve makul görünen ancak yanlış bir görüntü üretir.

> [!TIP]
> Benzer bir mimari için mevcut bir plandan başlayın.
>
> - [`transformer_qwenimage.py`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_qwenimage.py) birleşik projeksiyon içermez, bu nedenle her giriş düz `"colwise"` veya `"rowwise"` şeklindedir. - [`transformer_flux.py`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_flux.py) tek bir paketlenmiş satır bazlı projeksiyon ekler. - [`transformer_flux2.py`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_flux2.py) her iki paketlenmiş stili de kullanır.

Xet Storage Details

Size:: 11.7 kB
Xet hash:: 7e34937cfd07250ab1d74a862f9355f3b089af8fa6e5a1fcede7108b7af8653f

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

	# Tensor paralelliği

	[Tensor parallelism](https://huggingface.co/spaces/nanotron/ultrascale-playbook?section=tensor_parallelism), bir modelin ağırlık matrislerini cihazlar arasında parçalar. Her cihaz, her katman için sütun bazlı (`"colwise"`) veya satır bazlı (`"rowwise"`) bir dilim tutar ve kısmi bir sonuç hesaplar. Katman sınırındaki bir `AllReduce` veya `AllGather`, kısmi sonuçları birleştirerek tam çıktıyı oluşturur. [context parallelism](./context_parallelism)'den farklı olarak, cihaz başına weight belleğini azaltır; bu da bir modelin tek bir cihaza sığmadığı durumlarda işe yarar. Diğer stratejilerle karşılaştırmak için [Distributed inference](../training/distributed_inference) bölümüne bakın.

	## Parçalı bir model yükleyin

	Modelin [from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/tr/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.from_pretrained) metodunun `parallel_config` argümanına bir [TensorParallelConfig](/docs/diffusers/v0.43.0/tr/api/parallel#diffusers.TensorParallelConfig) geçirin. `tp_degree`, parçalanacak cihaz sayısıdır ve modelin dikkat başı sayısına tam bölünmelidir. Model sınıfı, modül adlarını bir parçalama stiline eşleyen bir `_tp_plan` tanımlamalıdır. Bir modelin tensör paralelliğini destekleyip desteklemediğini kontrol etmek için, [Flux2Transformer2DModel](/docs/diffusers/v0.43.0/tr/api/models/flux2_transformer#diffusers.Flux2Transformer2DModel) gibi, sınıfında bu özniteliği arayın.

	Başka bir modele plan eklemek için [Bir modele tensör paralelliği ekleme](#add-tensor-parallelism-to-a-model) bölümüne bakın.

	Bu yöntemle yüklenirken, kontrol noktası okundukça parçalara ayrılır. Her rank, her ağırlığın yalnızca kendi dilimini okur ve doğrudan kendi GPU'suna yerleştirir; böylece hiçbir rank tam boyutlu bir ağırlık tutmaz. Rank başına bellek, `tp_degree` arttıkça azalır.

	```py
	import os
	import torch
	from torch import distributed as dist
	from diffusers import DiffusionPipeline, Flux2Transformer2DModel, TensorParallelConfig

	def main():
	dist.init_process_group(backend="nccl")
	rank, world_size = dist.get_rank(), dist.get_world_size()
	# torchrun sets LOCAL_RANK to this process's GPU index on its node
	local_rank = int(os.environ["LOCAL_RANK"])
	device = torch.device(f"cuda:{local_rank}")
	torch.cuda.set_device(device)

	# Each rank reads only its own shard of every planned weight, straight onto its own GPU.
	transformer = Flux2Transformer2DModel.from_pretrained(
	"black-forest-labs/FLUX.2-dev",
	subfolder="transformer",
	dtype=torch.bfloat16,
	parallel_config=TensorParallelConfig(tp_degree=world_size),
	)

	pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
	"black-forest-labs/FLUX.2-dev", transformer=transformer, dtype=torch.bfloat16
	)
	# The transformer is already on its device; move the remaining components individually. Do not call
	# `pipeline.to(device)` — that would move every rank's shards onto the same device.
	pipeline.text_encoder.to(device)
	pipeline.vae.to(device)

	generator = torch.Generator().manual_seed(42)
	image = pipeline(prompt="a cat holding a sign that says hello", generator=generator).images[0]
	if rank == 0:
	image.save("output.png")
	dist.destroy_process_group()

	if __name__ == "__main__":
	main()
	```

	Betik dosyasını `tensor_parallel_flux2.py` olarak kaydedin ve `torchrun` ile başlatın.

	```shell
	torchrun --nproc-per-node 4 tensor_parallel_flux2.py
	```

	Betik, `tp_degree` değerini `world_size` olarak ayarladığından, `--nproc-per-node 4` komutu dönüştürücüyü 4 GPU arasında paylaştırır.

	Sadece transformer parçalanır. Her rank, metin kodlayıcısının tam bir kopyasını tutar; bu nedenle her GPU'nun, metin kodlayıcı ile transformer'ın kendine düşen payı için yeterli belleğe sahip olması gerekir.

	## Yükleme performansı

	`parallel_config` ile yükleme, tam modeli yükleyip ardından `enable_parallelism()` çağrılmasından daha hızlıdır ve rank başına daha az CPU belleği kullanır. Aşağıdaki tablo, 4x A10G (23GB) üzerinde [black-forest-labs/FLUX.2-dev](https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.2-dev) (yalnızca transformer, 32B parametre, bf16) için sonuçları göstermektedir.

	\| tp_degree \| yöntem \| yüklenme süresi \| zirve CPU/rank \|
	\|---\|---\|---\|---\|
	\| 4 \| `from_pretrained(parallel_config=...)` \| 12.5s \| 6,8 GB \|
	\| 4 \| `from_pretrained` + `enable_parallelism` \| 30.4s \| 64,1 GB \|

	## Kısıtlamalar

	Tensor parallelism, bazı yükleme seçenekleri ve özelliklerle çalışmaz ve bölünmüş bir modeli kaydedemezsiniz.

	- `parallel_config` ile tensor-parallel yükleme, `device_map`, `quantization_config`, `low_cpu_mem_usage=False`, `use_flashpack=True` veya safetensors olmayan ağırlıklarla çalışmaz. Bunların her biri, tam checkpoint'i sessizce yüklemek yerine bir hata fırlatır.
	- Gergilik paralelliğinin, modelin nasıl bölündüğüne bakılmaksızın, kuantizasyon, offloading veya LoRA adaptörleriyle birleştirilmesi de bir hata oluşturur.
	- Bellekte zaten bulunan bir modeli parçalamak için aynı yapılandırmayla `enable_parallelism()` çağrılır. Bu yöntem önce tam modeli yükler ve ardından parçalar; bu nedenle her rank, tam checkpoint için bellek gerektirir. Bu maliyeti önlemek için yükleme sırasında `parallel_config` kullanılır.
	- Tensor-parallel bir modelin kaydedilmesi [save_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/tr/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.save_pretrained) içinde bir hata oluşturur. Modeli parçalara ayırmadan önce kaydedin.

	## Bir modele tensör paralelliği ekleyin

	Bu bölüm, bir Diffusers modeline tensör paralelliği desteği eklemek isteyen katkıda bulunanlar içindir.

	Tensor paralelliği, yalnızca modül adlarını bir parçalama stiline eşleyen `_tp_plan` sınıf özniteliğini tanımlayan modellerde çalışır. Bu özniteliği yazmak, çoğunlukla gizli boyutu genişleten her projeksiyonu, onu geri daraltan projeksiyonla eşleştirmek anlamına gelir.

	Her anahtar en fazla bir `` içerebilir ve `` işaretinden önceki bölüm bir [`nn.ModuleList`](https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.ModuleList.html)'ye çözümlenmelidir, böylece bir girdi tüm blokları kapsar. `*` içermeyen bir anahtar, modelin kendisine uygulanır. Yollar modele göre göreli olarak tanımlanır.

	### Colwise ve rowwise

	\| Stil \| Parçalar \| Her sıra \| Kullanım alanları \|
	\|---\|---\|---\|---\|
	\| `"colwise"` \| çıkış özellikleri (`weight` boyutu 0) \| çıkışın bir dilimini hesaplar \| `to_q`, `to_k`, `to_v`, FFN iç projeksiyonu \|
	\| `"rowwise"` \| girdi özellikleri (`weight` boyutu 1) \| kısmi bir toplam hesaplar \| `to_out.0`, FFN çıkış projeksiyonu \|
	\| `"rowwise_split_input"` \| girdi özellikleri (`weight` boyutu 1) \| kopyalanmış girdinin diliminden kısmi bir toplam hesaplar \| girdisi replike edilmiş, zaman adımları gömme değerini okuyan bir AdaLN modülasyon projeksiyonu gibi bağımsız bir projeksiyon \|

	`"colwise"` ve `"rowwise"` değerlerini her zaman bu sırayla eşleştirin. `"colwise"` projeksiyonu çıktısını parçalı (sharded) bırakır, ardından gelen `"rowwise"` projeksiyonu bu parçayı doğrudan tüketir ve blok sınırındaki tek bir `AllReduce` işlemi sonucu yeniden oluşturur. Bu çiftin başka bir şekilde parçalanması, ortada bir toplama (gather) işlemi zorunlu kılar ve çok daha fazla iletişim gerektirir.

	Attention'da sütun bazlı Q, K ve V projeksiyonları her rank'a başların bir alt kümesini verir, bu nedenle `tp_degree` baş sayısına tam bölünmelidir. Encoder-stream kopyaları (`add_q_proj`, `to_add_out`, `ff_context`), image-stream karşılıklarıyla aynı deseni izler.

	### Birleştirilmiş projeksiyonlar

	Tek bir `Linear`, parçalanan boyut boyunca birden fazla mantıksal tensörü paketlediğinde, düz `"colwise"`/`"rowwise"` dilimleri birleştirmenin üzerinden doğrudan geçer ve parçaları hizasız bırakır. Bunun yerine, her paketlenmiş bloğu bağımsız olarak parçalayan `PackedColwiseParallel`/`PackedRowwiseParallel` kullanın.

	```py
	# in src/diffusers/models/transformers/your_model.py
	from ...hooks.tensor_parallel import PackedColwiseParallel, PackedRowwiseParallel
	```

	`blocks`, paketlenmiş boyutu bölen oransal tam sayılardan oluşan bir liste, geçirin. Örneğin, eşit yarımlara sahip bir SwiGLU gate ve up projection için `[1, 1]` veya `mlp_ratio=3` ile birleşik Q, K, V, gate ve up projection için `[1, 1, 1, 3, 3]` kullanın.

	```py
	"transformer_blocks.*.ff.linear_in": PackedColwiseParallel([1, 1]),
	```

	Blok boyutları yalnızca yapılandırmadan biliniyorsa, `blocks` parametresini atlayın ve mutlak boyutları `__init__` sırasında `Linear` üzerinde `_tp_packed_col_blocks` veya `_tp_packed_row_blocks` olarak saklayın.

	```py
	# in the attention module's __init__
	self.to_out._tp_packed_row_blocks = [self.inner_dim, self.mlp_hidden_dim]
	```

	```py
	# in the model's _tp_plan
	"single_transformer_blocks.*.attn.to_out": PackedRowwiseParallel(),
	```

	[`transformer_flux2.py`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_flux2.py) içindeki plan her iki biçimi de kullanır. Çift akışlı SwiGLU çifti `blocks` değerini doğrudan iletir. Birleşik tek akışlı QKV ve MLP projeksiyonu, boyutları `mlp_ratio` ve `mlp_mult_factor` değerlerine bağlı olduğu için, bu boyutları `Flux2ParallelSelfAttention.__init__` içindeki `Linear` nesnesinde saklar.

	### Dışarıda bırakılacaklar

	Plan dışı bırakılan modüller her sırada kopyalanır. Normalizasyon katmanlarını, yama ve metin gömme katmanlarını ile son `norm_out` ve `proj_out` katmanlarını dışarıda bırakın. Bunlar küçük olduğu için bunları bölümlere ayırmak az miktarda bellek tasarrufu sağlar ve iletişim yükü ekler. AdaLN modülasyonu (`img_mod` ve `txt_mod`) genellikle dışarıda bırakılacak kadar küçüktür. MiniMax-H3'ün `adaln_proj.linear` gibi büyük olduğunda, `"rowwise_split_input"` ile bölümlere ayırın.

	### Kısıtlamalar ve doğrulama

	- `tp_degree`, `config.num_attention_heads`'i tam olarak bölmelidir.
	- Her paketlenmiş blok, yalnızca toplamları değil, tek tek `tp_degree` değerine bölünebilir olmalıdır.

	[from_pretrained()](/docs/diffusers/v0.43.0/tr/api/models/overview#diffusers.ModelMixin.from_pretrained) ve `enable_parallelism()`, herhangi bir ağırlık yüklenmeden veya bölünmeden önce her iki kontrolü de yapar.

	Yeni bir planı gözle değil, sayısal olarak doğrulayın: sabit bir tohumla tek bir cihazda üretim yapın, ardından tensor paralelliği altında tekrar üretin ve çıktıları karşılaştırın. Yanlış yerleştirilmiş bir `"colwise"`/`"rowwise"` genellikle yine de çalışır ve makul görünen ancak yanlış bir görüntü üretir.

	> [!TIP]
	> Benzer bir mimari için mevcut bir plandan başlayın.
	>
	> - [`transformer_qwenimage.py`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_qwenimage.py) birleşik projeksiyon içermez, bu nedenle her giriş düz `"colwise"` veya `"rowwise"` şeklindedir. - [`transformer_flux.py`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_flux.py) tek bir paketlenmiş satır bazlı projeksiyon ekler. - [`transformer_flux2.py`](https://github.com/huggingface/diffusers/blob/main/src/diffusers/models/transformers/transformer_flux2.py) her iki paketlenmiş stili de kullanır.