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分布式推理

在分布式设置中，您可以使用 🤗 Accelerate 或 PyTorch Distributed 在多个 GPU 上运行推理，这对于并行生成多个提示非常有用。

本指南将向您展示如何使用 🤗 Accelerate 和 PyTorch Distributed 进行分布式推理。

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🤗 Accelerate

🤗 Accelerate 是一个旨在简化在分布式设置中训练或运行推理的库。它简化了设置分布式环境的过程，让您可以专注于您的 PyTorch 代码。

首先，创建一个 Python 文件并初始化一个 `accelerate.PartialState` 来创建分布式环境；您的设置会自动检测，因此您无需明确定义 `rank` 或 `world_size`。将 `DiffusionPipeline` 移动到 `distributed_state.device` 以为每个进程分配一个 GPU。

现在使用 `split_between_processes` 实用程序作为上下文管理器，自动在进程数之间分发提示。

    import torch
    from accelerate import PartialState
    from diffusers import DiffusionPipeline

    pipeline = DiffusionPipeline.from_pretrained(
        "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True
    )
    distributed_state = PartialState()
    pipeline.to(distributed_state.device)

    with distributed_state.split_between_processes(["a dog", "a cat"]) as prompt:
        result = pipeline(prompt).images[0]
        result.save(f"result_{distributed_state.process_index}.png")

使用 `--num_processes` 参数指定要使用的 GPU 数量，并调用 `accelerate launch` 来运行脚本：

    accelerate launch run_distributed.py --num_processes=2

参考这个最小示例 脚本 以在多个 GPU 上运行推理。要了解更多信息，请查看 使用 🤗 Accelerate 进行分布式推理 指南。

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PyTorch Distributed

PyTorch 支持 `DistributedDataParallel`，它启用了数据 并行性。

首先，创建一个 Python 文件并导入 `torch.distributed` 和 `torch.multiprocessing` 来设置分布式进程组，并为每个 GPU 上的推理生成进程。您还应该初始化一个 `DiffusionPipeline`：

    import torch
    import torch.distributed as dist
    import torch.multiprocessing as mp

    from diffusers import DiffusionPipeline

    sd = DiffusionPipeline.from_pretrained(
        "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5", torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True
    )

您需要创建一个函数来运行推理；`init_process_group` 处理创建一个分布式环境，指定要使用的后端类型、当前进程的 `rank` 以及参与进程的数量 `world_size`。如果您在 2 个 GPU 上并行运行推理，那么 `world_size` 就是 2。

将 `DiffusionPipeline` 移动到 `rank`，并使用 `get_rank` 为每个进程分配一个 GPU，其中每个进程处理不同的提示：

    def run_inference(rank, world_size):
        dist.init_process_group("nccl", rank=rank, world_size=world_size)

        sd.to(rank)

        if torch.distributed.get_rank() == 0:
            prompt = "a dog"
        elif torch.distributed.get_rank() == 1:
            prompt = "a cat"

        image = sd(prompt).images[0]
        image.save(f"./{'_'.join(prompt)}.png")

要运行分布式推理，调用 `mp.spawn` 在 `world_size` 定义的 GPU 数量上运行 `run_inference` 函数：

    def main():
        world_size = 2
        mp.spawn(run_inference, args=(world_size,), nprocs=world_size, join=True)

    if __name__ == "__main__":
        main()

完成推理脚本后，使用 `--nproc_per_node` 参数指定要使用的 GPU 数量，并调用 `torchrun` 来运行脚本：

    torchrun run_distributed.py --nproc_per_node=2

您可以在 `DiffusionPipeline` 中使用 `device_map` 将其模型级组件分布在多个设备上。请参考 设备放置 指南了解更多信息。

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模型分片

现代扩散系统，如 Flux，非常大且包含多个模型。例如，Flux.1-Dev 由两个文本编码器 - T5-XXL 和 CLIP-L - 一个 扩散变换器，以及一个 VAE 组成。对于如此大的模型，在消费级 GPU 上运行推理可能具有挑战性。

模型分片是一种技术，当模型无法容纳在单个 GPU 上时，将模型分布在多个 GPU 上。下面的示例假设有两个 16GB GPU 可用于推理。

开始使用文本编码器计算文本嵌入。通过设置 `device_map="balanced"` 将文本编码器保持在两个GPU上。`balanced` 策略将模型均匀分布在所有可用GPU上。使用 `max_memory` 参数为每个GPU上的每个文本编码器分配最大内存量。

仅 在此步骤加载文本编码器！扩散变换器和VAE在后续步骤中加载以节省内存。

    from diffusers import FluxPipeline
    import torch

    prompt = "a photo of a dog with cat-like look"

    pipeline = FluxPipeline.from_pretrained(
        "black-forest-labs/FLUX.1-dev",
        transformer=None,
        vae=None,
        device_map="balanced",
        max_memory={0: "16GB", 1: "16GB"},
        torch_dtype=torch.bfloat16
    )
    with torch.no_grad():
        print("Encoding prompts.")
        prompt_embeds, pooled_prompt_embeds, text_ids = pipeline.encode_prompt(
            prompt=prompt, prompt_2=None, max_sequence_length=512
        )

一旦文本嵌入计算完成，从GPU中移除它们以为扩散变换器腾出空间。

    import gc

    def flush():
        gc.collect()
        torch.cuda.empty_cache()
        torch.cuda.reset_max_memory_allocated()
        torch.cuda.reset_peak_memory_stats()

    del pipeline.text_encoder
    del pipeline.text_encoder_2
    del pipeline.tokenizer
    del pipeline.tokenizer_2
    del pipeline

    flush()

接下来加载扩散变换器，它有125亿参数。这次，设置 `device_map="auto"` 以自动将模型分布在两个16GB GPU上。`auto` 策略由 Accelerate 支持，并作为 大模型推理 功能的一部分可用。它首先将模型分布在最快的设备（GPU）上，然后在需要时移动到较慢的设备如CPU和硬盘。将模型参数存储在较慢设备上的权衡是推理延迟较慢。

    from diffusers import AutoModel
    import torch

    transformer = AutoModel.from_pretrained(
        "black-forest-labs/FLUX.1-dev",
        subfolder="transformer",
        device_map="auto",
        torch_dtype=torch.bfloat16
    )

在任何时候，您可以尝试 `print(pipeline.hf_device_map)` 来查看各种模型如何在设备上分布。这对于跟踪模型的设备放置很有用。您也可以尝试 `print(transformer.hf_device_map)` 来查看变换器模型如何在设备上分片。

将变换器模型添加到管道中以进行去噪，但将其他模型级组件如文本编码器和VAE设置为 `None`，因为您还不需要它们。

    pipeline = FluxPipeline.from_pretrained(
        "black-forest-labs/FLUX.1-dev",
        text_encoder=None,
        text_encoder_2=None,
        tokenizer=None,
        tokenizer_2=None,
        vae=None,
        transformer=transformer,
        torch_dtype=torch.bfloat16
    )

    print("Running denoising.")
    height, width = 768, 1360
    latents = pipeline(

    prompt_embeds=prompt_embeds,
    pooled_prompt_embeds=pooled_prompt_embeds,
    num_inference_steps=50,
    guidance_scale=3.5,
    height=height,
    width=width,
    output_type="latent",
    ).images

从内存中移除管道和变换器，因为它们不再需要。

    del pipeline.transformer
    del pipeline

    flush()

最后，使用变分自编码器（VAE）将潜在表示解码为图像。VAE通常足够小，可以在单个GPU上加载。

    from diffusers import AutoencoderKL
    from diffusers.image_processor import VaeImageProcessor
    import torch

    vae = AutoencoderKL.from_pretrained(ckpt_id, subfolder="vae", torch_dtype=torch.bfloat16).to("cuda")
    vae_scale_factor = 2 ** (len(vae.config.block_out_channels) - 1)
    image_processor = VaeImageProcessor(vae_scale_factor=vae_scale_factor)

    with torch.no_grad():
        print("运行解码中。")
        latents = FluxPipeline._unpack_latents(latents, height, width, vae_scale_factor)
        latents = (latents / vae.config.scaling_factor) + vae.config.shift_factor

        image = vae.decode(latents, return_dict=False)[0]
        image = image_processor.postprocess(image, output_type="pil")
        image[0].save("split_transformer.png")

通过选择性加载和卸载在特定阶段所需的模型，并将最大模型分片到多个GPU上，可以在消费级GPU上运行大型模型的推理。

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