在上个故事中,我们介绍了时序差分学习,尤其是在GridWorld的背景下的Q-learning虽然这种实现的目的是为了展示…
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生成AI模型,例如Stable Diffusion XL(SDXL),可以创建具有广泛应用的高质量、逼真的内容。然而,利用这种模型的威力面临着重大的挑战和计算成本。SDXL是一个大型图像生成模型,其UNet组件比模型的先前版本的大约三倍。将这样的模型部署到生产环境中具有挑战性,因为它增加了内存需求,并增加了推理时间。今天,我们非常高兴地宣布,Hugging Face Diffusers现在支持使用JAX在Cloud TPUs上提供SDXL,实现高性能和高效的推理。 Google Cloud TPUs是定制的AI加速器,经过优化,用于训练和推理大型AI模型,包括最先进的语言模型和生成AI模型,例如SDXL。新的Cloud TPU v5e专为大规模AI训练和推理提供所需的成本效益和性能。TPU v5e的成本不到TPU v4的一半,使更多组织能够训练和部署AI模型成为可能。 🧨 Diffusers JAX集成提供了一种方便的方式,通过XLA在TPU上运行SDXL,我们构建了一个演示来展示它。您可以在这个空间或下面的嵌入式平台上尝试它。 在底层,这个演示在几个TPU v5e-4实例上运行(每个实例有4个TPU芯片),利用并行化在大约4秒内提供四个1024×1024大小的大图像。这个时间包括格式转换、通讯时间和前端处理;实际生成时间约为2.3秒,我们后面会看到的! 在这篇博文中, 我们描述了为什么JAX + TPU + Diffusers是运行SDXL的强大框架 解释了如何使用Diffusers和JAX编写一个简单的图像生成流水线…
Leave a Comment🤗 Hugging Face Diffusers 自版本 0.5.1 起支持 Flax!这使得可以在 Google TPUs 上进行超快速推理,例如在 Colab、Kaggle 或 Google Cloud Platform 上可用的 TPUs。 本文展示了如何使用 JAX / Flax 进行推理。如果您想了解 Stable Diffusion…
Leave a CommentJAX是由Google开发的Python库,用于在任何类型的设备(CPU、GPU、TPU等)上进行高性能数值计算JAX的主要应用之一是机器学习和…
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