模型推理指导

一、模型简介

OpenSora1.2是一种文本到视频的扩散模型，能够在给定文本输入的情况下生成相符的视频。

本模型使用的优化手段如下：

• 等价优化：FA、LayerNorm、DSP
• 算法优化：DitCache

二、环境准备

表 1 版本配套表

配套	版本	环境准备指导
Python	3.10.2	-
torch	2.1.0	-

2.1 获取安装包

• 支持设备：Atlas 800I A2
• 支持卡数：支持的卡数为1、2、4、8
• 环境准备指导

2.2 CANN安装

# 增加软件包可执行权限，{version}表示软件版本号，{arch}表示CPU架构，{soc}表示昇腾AI处理器的版本。
chmod +x ./Ascend-cann-toolkit_{version}_linux-{arch}.run
chmod +x ./Ascend-cann-kernels-{soc}_{version}_linux.run
# 校验软件包安装文件的一致性和完整性
./Ascend-cann-toolkit_{version}_linux-{arch}.run --check
./Ascend-cann-kernels-{soc}_{version}_linux.run --check
# 安装
./Ascend-cann-toolkit_{version}_linux-{arch}.run --install
./Ascend-cann-kernels-{soc}_{version}_linux.run --install

# 设置环境变量
source /usr/local/Ascend/ascend-toolkit/set_env.sh

2.3 MindIE安装

# 增加软件包可执行权限，{version}表示软件版本号，{arch}表示CPU架构。
chmod +x ./Ascend-mindie_${version}_linux-${arch}.run
./Ascend-mindie_${version}_linux-${arch}.run --check

# 方式一：默认路径安装
./Ascend-mindie_${version}_linux-${arch}.run --install
# 设置环境变量
cd /usr/local/Ascend/mindie && source set_env.sh

# 方式二：指定路径安装
./Ascend-mindie_${version}_linux-${arch}.run --install --install-path=${AieInstallPath}
# 设置环境变量
cd ${AieInstallPath}/mindie && source set_env.sh

2.4 Torch_npu安装

安装pytorch框架 版本2.1.0 安装包下载

使用pip安装

# {version}表示软件版本号，{arch}表示CPU架构。
pip install torch-${version}-cp310-cp310-linux_${arch}.whl

下载 pytorch_v{pytorchversion}_py{pythonversion}.tar.gz

tar -xzvf pytorch_v{pytorchversion}_py{pythonversion}.tar.gz
# 解压后，会有whl包
pip install torch_npu-{pytorchversion}.xxxx.{arch}.whl

pytorchversion即torch的版本

2.5 安装gcc、g++

# 若环境镜像中没有gcc、g++，请用户自行安装
yum install gcc
yum install g++

# 导入头文件路径
export CPLUS_INCLUDE_PATH=/usr/include/c++/12/:/usr/include/c++/12/aarch64-openEuler-linux/:$CPLUS_INCLUDE_PATH

2.6 下载本仓库

git clone https://gitcode.com/ascend/ModelZoo-PyTorch.git

2.7 安装所需依赖

pip install -r requirements.txt

安装colossalai

pip3 install colossalai==0.4.4 --no-deps
pip3 install mmengine==0.10.4 --no-deps

三、模型权重

3.1 权重及配置文件说明

1. text_encoder权重链接:

   https://huggingface.co/DeepFloyd/t5-v1_1-xxl/tree/main

2. tokenizer权重链接：

   https://huggingface.co/DeepFloyd/t5-v1_1-xxl/tree/main

3. STDiT3权重链接：

• 下载该权重，并重命名为transformer

   https://huggingface.co/hpcai-tech/OpenSora-STDiT-v3/tree/main

• 修改该权重的config.json

   将enable_flash_attn设置为true

4. VAE权重链接：

• 下载该权重，并重命名为vae

https://huggingface.co/hpcai-tech/OpenSora-VAE-v1.2/tree/main

• 修改该权重的config.json

修改architectures和model_type字段为VideoAutoencoder即可。

5. VAE_2d：

• 权重链接如下, 下载后将vae_2d的配置文件和权重文件放在vae/vae_2d/vae路径下。

https://huggingface.co/PixArt-alpha/pixart_sigma_sdxlvae_T5_diffusers/tree/main

6. scheduler:

• 新增scheduler_config.json配置文件, 内容如下所示:

{
    "_class_name": "RFlowScheduler",
    "_mindiesd_version": "1.0.0",
    "num_sampling_steps": 30,
    "num_timesteps": 1000
}

7.新增model_index.json 将以上步骤下载的权重放在同一目录下, 并新增model_index.json文件, 该文件内容如下所示

{
    "_class_name": "OpenSoraPipeline",
    "_mindiesd_version": "1.0.0",
    "scheduler": [
        "mindiesd",
        "RFlowScheduler"
    ],
    "text_encoder": [
        "transformers",
        "T5EncoderModel"
    ],
    "tokenizer": [
        "transformers",
        "AutoTokenizer"
      ],
    "transformer": [
        "mindiesd",
        "STDiT3"
    ],
    "vae": [
        "mindiesd",
        "VideoAutoencoder"
    ]
}

3.2 权重文件的层级

|----open-sora
|    |---- model_index.json
|    |---- scheduler
|    |    |---- scheduler_config.json
|    |---- text_encoder
|    |    |---- config.json
|    |    |---- 模型权重
|    |---- tokenizer
|    |    |---- config.json
|    |    |---- 模型权重
|    |---- transformer
|    |    |---- config.json
|    |    |---- 模型权重
|    |---- vae
|    |    |---- config.json
|    |    |---- 模型权重
|    |    |---- vae_2d
|    |    |    |---- vae
|    |    |    |    |---- config.json
|    |    |    |    |---- 模型权重

四、模型推理

4.1 单卡性能测试

1. 设置权重路径

path = './path'

2. 执行命令：

python inference_opensora12.py \
       --path ${path} \
       --device_id 0 \
       --type bf16 \
       --num_frames 32 \
       --image_size 720,1280 \
       --fps 8

参数说明：

• path: 权重路径，包含vae、text_encoder、Tokenizer、Transformer和Scheduler五个模型的配置文件及权重。
• device_id: 推理设备ID。
• type: bf16、fp16。
• num_frames:总帧数，范围：32, 128。
• image_size：(720, 1280)、(512, 512)。
• fps: 每秒帧数：8。
• test_acc: 使用--test_acc开启全量视频生成&保存，用于精度测试。性能测试时，不开启该参数，且不会保存视频。

4.2 多卡性能测试

1. 设置权重路径

path = './path'

2. 执行命令：

torchrun --nproc_per_node=4 inference_opensora12.py \
       --path ${path} \
       --type bf16 \
       --num_frames 32 \
       --image_size 720,1280 \
       --fps 8 \
       --enable_sequence_parallelism True

参数说明：

• nproc_per_node: 并行推理的总卡数。
• enable_sequence_parallelism 开启dsp 多卡并行
• path: 权重路径，包含vae、text_encoder、Tokenizer、Transformer和Scheduler五个模型的配置文件及权重。
• type: bf16、fp16。
• num_frames:总帧数，范围：32, 128。
• image_size：(720, 1280)、(512, 512)。
• fps: 每秒帧数：8。

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