模型推理指导

pipeline_tag

text-to-image

frameworks

PyTorch

library_name

openmind

language

en

hardwares

NPU

license

apache-2.0

模型推理指导

一、模型简介

Flux.1-DEV是一种文本到图像的扩散模型，能够在给定文本输入的情况下生成相符的图像。

本模型使用的优化手段如下：等价优化：FA、ROPE、RMSnorm、Fastgelu、ADALN、ND转NZ、缓存复用、CV双流并行、TP并行、SP并行算法优化：量化、DiTCache

二、环境准备

表 1 版本配套表

配套	版本	环境准备指导
Python	3.11.10	-
torch	2.8.0	-

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或2
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 安装MindIE SD

安装方式详见developer_guide 源码编译

git clone https://gitcode.com/Ascend/MindIE-SD.git && cd MindIE-SD && git checkout dev
python3 setup.py bdist_wheel

安装

方式一：常规安装（使用默认版本号）

cd dist
pip install mindiesd-*.whl

方式二：开发者可编辑模式安装

pip install -e .

2.4 Torch_npu安装

安装pytorch框架版本2.8.0 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-${version}-cp311-cp311-linux_${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

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://modelers.cn/MindIE/FLUX.1-dev.git

2.7 安装所需依赖

pip install -r requirements.txt

三、模型权重

3.1 权重下载

Flux.1-DEV权重下载地址

https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-dev/tree/main

3.2 配置文件说明

修改权重配置文件：

vi ${model_path}/model_index.json

做如下修改：

{
  "_class_name": "FluxPipeline",
  "_diffusers_version": "0.30.0.dev0",
  "scheduler": [
    "diffusers",
    "FlowMatchEulerDiscreteScheduler"
  ],
  "text_encoder": [
    "transformers",
    "CLIPTextModel"
  ],
  "text_encoder_2": [
    "transformers",
    "T5EncoderModel"
  ],
  "tokenizer": [
    "transformers",
    "CLIPTokenizer"
  ],
  "tokenizer_2": [
    "transformers",
    "T5TokenizerFast"
  ],
  "transformer": [
    "FLUX1dev",
    "FluxTransformer2DModel"
  ],
  "vae": [
    "diffusers",
    "AutoencoderKL"
  ]
}

四、模型推理

4.1 Atlas-800I-A2-64g单卡推理性能测试

设置权重路径：

export model_path="your local flux model path"

执行命令：

# 在环境中导入以下环境变量提高推理性能
export CPU_AFFINITY_CONF=2
export TASK_QUEUE_ENABLE=2

# 等价优化
export RMSNORM_FUSE=1   
export ROPE_FUSE=1      
export POSEMB_CACHE=1   
export ENABLE_LA=1        
export ADALN_FUSE=1     
export FAST_GELU=1      
export USE_NZ=1         
export CV_PARALLEL_LEVEL=2  

python inference_flux.py \
       --path ${model_path} \
       --save_path "./res" \
       --prompt "Beautiful illustration of The ocean. in a serene landscape, magic realism, narrative realism, beautiful matte painting, heavenly lighting, retrowave, 4 k hd wallpaper" \
       --device_id 0 \
       --device "npu" \
       --width 1024 \
       --height 1024 \
       --infer_steps 50 \
       --seed 42 \
       --use_cache

参数说明：

path: Flux本地模型权重路径，默认读取当前文件夹下的flux文件夹
save_path: 保存图像路径，默认当前文件夹下的res文件夹
prompt: 用于图像生成的文字描述提示
device_id: 推理设备ID，默认值设置为0
device: 推理设备类型，默认为npu
width: 图像生成的宽度，默认1024
height: 图像生成的高度，默认1024
infer_steps: Flux图像推理步数，默认值为50
seed: 设置随机种子，默认值为42
use_cache: 是否开启dit cache近似优化

4.2 Atlas-800I-A2-64g双卡推理性能测试

设置权重路径：

export model_path="your local flux model path"

执行命令：

# 在环境中导入以下环境变量提高推理性能
export CPU_AFFINITY_CONF=2
export TASK_QUEUE_ENABLE=2
export HCCL_OP_EXPANSION_MODE="AIV"

# 等价优化
export RMSNORM_FUSE=1   
export ROPE_FUSE=1      
export POSEMB_CACHE=1   
export ENABLE_LA=1        
export ADALN_FUSE=1     
export FAST_GELU=1      
export USE_NZ=1      
export COMM_OVERLAP=1   
export CV_PARALLEL_LEVEL=0
export TXT_SPLIT=1

ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 torchrun --master_port=20095 --nproc_per_node=2 inference_flux.py \
       --path ${model_path} \
       --save_path "./res" \
       --prompt "Beautiful illustration of The ocean. in a serene landscape, magic realism, narrative realism, beautiful matte painting, heavenly lighting, retrowave, 4 k hd wallpaper" \
       --device "npu" \
       --width 1024 \
       --height 1024 \
       --infer_steps 50 \
       --seed 42 \
       --use_cache \
       --sequence_parallel

参数说明：

ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES: shell环境变量，用以绑定推理时实际使用的NPU
mast_port: master节点端口号，torch_run命令变量设置
nproc_per_node: 分布式推理使用的NPU数量，设置为2
path: Flux本地模型权重路径，默认读取当前文件夹下的flux文件夹
save_path: 保存图像路径，默认当前文件夹下的res文件夹
prompt: 用于图像生成的文字描述提示
device: 推理设备类型，默认为npu
width: 图像生成的宽度，默认1024
height: 图像生成的高度，默认1024
infer_steps: Flux图像推理步数，默认值为50
seed: 设置随机种子，默认值为42
use_cache: 是否开启dit cache近似优化
sequence_parallel: 指定开启双芯SP并行

4.3 Atlas-800I-A2-64g单卡w8a16量化推理性能测试

4.3.1 安装量化工具msModelSlim

参考官方README 1.git clone下载msit仓代码 2.进入到msit/msmodelslim的目录 cd msit/msmodelslim；并在进入的msmodelslim目录下，运行安装脚本 bash install.sh

4.3.2 w8a16量化

执行命令：

# 设置权重路径
export model_path="your local flux model path"
# 指定量化类型
export quant_type="w8a16"

python quant.py \
       --path ${model_path} \
       --device_id 0 \
       --prompt_path "./prompts.txt" \
       --width 1024 \
       --height 1024 \
       --infer_steps 50 \
       --seed 42 \
       --quant_type ${quant_type}

参数说明：

prompt_path: 用于图像生成的文字描述提示的列表文件路径
quant_type: 量化类型，有w8a16、w8a8_dynamic两个选项其余参数说明参照Atlas-800I-A2-64g参数说明备注：量化成功后，会在模型权重目录生成'quant_weights_w8a16'一个文件夹，文件夹下包含两个文件'quant_model_description_w8a16.json'和'quant_model_weight_w8a16.safetensors'

4.3.3 安装量化模型推理工具NNAL神经网络加速库和torch_atb

获取安装包

支持设备：Atlas 800I A2
环境准备指导

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-cann-nnal_<version>_linux-<arch>.run
# 默认路径安装:
./Ascend-cann-nnal_<version>_linux-<arch>.run --install --torch_atb
# 配置环境变量:
source ${HOME}/Ascend/nnal/atb/set_env.sh

4.3.4 Atlas-800I-A2-64g单卡w8a16量化推理性能测试

执行命令：

# 设置权重路径
export model_path="your local flux model path"
# 指定量化类型
export quant_type="w8a16"

# 在环境中导入以下环境变量提高推理性能
export CPU_AFFINITY_CONF=2
export TASK_QUEUE_ENABLE=2

# 等价优化
export RMSNORM_FUSE=1   
export ROPE_FUSE=1      
export POSEMB_CACHE=1   
export ENABLE_LA=1        
export ADALN_FUSE=1     
export FAST_GELU=1      
export USE_NZ=1         
export CV_PARALLEL_LEVEL=2  

python inference_flux.py \
       --path ${model_path} \
       --save_path "./res" \
       --prompt "Beautiful illustration of The ocean. in a serene landscape, magic realism, narrative realism, beautiful matte painting, heavenly lighting, retrowave, 4 k hd wallpaper" \
       --device_id 0 \
       --device "npu" \
       --width 1024 \
       --height 1024 \
       --infer_steps 50 \
       --seed 42 \
       --use_cache \
       --use_quant \
       --quant_type ${quant_type}

参数说明：

use_quant: 指定使用量化模型
quant_type: 量化类型，有w8a16、w8a8_dynamic、w8a8_mxfp8三个选项其余参数说明参照Atlas-800I-A2-64g参数说明

4.4 Atlas-800I-A2-64g单卡w8a8_dynamic量化推理性能测试

4.4.1 安装量化工具msModelSlim

参照Atlas-800I-A2-64g单卡w8a16安装量化工具msModelSlim说明

4.4.2 w8a8_dynamic量化

执行命令：

# 设置权重路径
export model_path="your local flux model path"
# 指定量化类型
export quant_type="w8a8_dynamic"

python quant.py \
       --path ${model_path} \
       --device_id 0 \
       --prompt_path "./prompts.txt" \
       --width 1024 \
       --height 1024 \
       --infer_steps 50 \
       --seed 42 \
       --use_calib_data \
       --quant_type ${quant_type}

参数说明：

prompt_path: 用于图像生成的文字描述提示的列表文件路径
use_calib_data: 指定使用校准数据
quant_type: 量化类型，有w8a16、w8a8_dynamic两个选项其余参数说明参照Atlas-800I-A2-64g参数说明备注：量化成功后，会在模型权重目录生成'quant_weights_w8a8_dynamic'一个文件夹，文件夹下包含两个文件'quant_model_description_w8a8_dynamic.json'和'quant_model_weight_w8a8_dynamic.safetensors'

4.4.3 安装量化模型推理工具NNAL神经网络加速库和torch_atb

参照Atlas-800I-A2-64g单卡w8a16安装量化模型推理工具NNAL神经网络加速库和torch_atb说明

4.4.4 Atlas-800I-A2-64g单卡w8a8_dynamic量化推理性能测试

执行命令：

# 设置权重路径
export model_path="your local flux model path"
# 指定量化类型
export quant_type="w8a8_dynamic"

# 在环境中导入以下环境变量提高推理性能
export CPU_AFFINITY_CONF=2
export TASK_QUEUE_ENABLE=2

# 等价优化
export RMSNORM_FUSE=1   
export ROPE_FUSE=1      
export POSEMB_CACHE=1   
export ENABLE_LA=1        
export ADALN_FUSE=1     
export FAST_GELU=1      
export USE_NZ=1         
export CV_PARALLEL_LEVEL=2  

python inference_flux.py \
       --path ${model_path} \
       --save_path "./res" \
       --prompt "Beautiful illustration of The ocean. in a serene landscape, magic realism, narrative realism, beautiful matte painting, heavenly lighting, retrowave, 4 k hd wallpaper" \
       --device_id 0 \
       --device "npu" \
       --width 1024 \
       --height 1024 \
       --infer_steps 50 \
       --seed 42 \
       --use_cache \
       --use_quant \
       --quant_type ${quant_type}

参数说明：

use_quant: 指定使用量化模型
quant_type: 量化类型，有w8a16、w8a8_dynamic、w8a8_mxfp8三个选项其余参数说明参照Atlas-800I-A2-64g参数说明

4.5 A5单卡w8a8_mxfp8量化推理性能测试

4.5.1 安装量化工具msModelSlim

# 1. git clone msmodelslim 代码
git clone https://gitcode.com/Ascend/msmodelslim.git

# 2. 进入到 msmodelslim 的目录并运行安装脚本
cd msmodelslim
bash install.sh

4.5.2 w8a8_mxfp8量化

# 设置权重路径
export model_path="Your local flux model path"
# 设置权重保存路径
export save_path="Your weights save path"

msmodelslim quant \
    --model_path ${model_path} \
    --save_path ${save_path} \
    --device npu \
    --model_type FLUX.1-dev \
    --trust_remote_code True \
    --quant_type w8a8

4.5.3 安装量化模型推理工具NNAL神经网络加速库和torch_atb

参照Atlas-800I-A2-64g单卡w8a16安装量化模型推理工具NNAL神经网络加速库和torch_atb说明

4.5.4 单卡w8a8_mxfp8量化推理性能测试

执行命令

# 设置权重路径
export model_path="Your local flux model path"
# 指定量化类型
export quant_type="w8a8_mxfp8"

# 在环境中导入以下环境变量提高推理性能
export CPU_AFFINITY_CONF=2
export TASK_QUEUE_ENABLE=2

#等价优化
export RMSNORM_FUSE=1
export ROPE_FUSE=1
export POSEMB_CACHE=1
export ADALN_FUSE=1
export FAST_GELU=1
export CV_PARALLEL_LEVEL=2

python inference_flux.py \
      --path ${model_path} \
      --save_path "./res" \
      --device_id 0 \
      --device "npu" \
      --width 1024 \
      --height 1024 \
      --infer_steps 50 \
      --seed 42 \
      --use_quant \
      --quant_type ${quant_type}

4.6 A5单卡w8a8_mxfp8加fa量化推理性能测试

4.6.1 安装量化工具msModelSlim

参照4.5.1章节安装量化工具msmodelslim说明

4.6.2 w8a8_mxfp8加fa量化

# 设置权重路径
export model_path="Your local flux model path"
# 设置权重保存路径
export save_path="Your weights save path"

msmodelslim quant \
    --model_path ${model_path} \
    --save_path ${save_path} \
    --device npu \
    --model_type FLUX.1-dev \
    --trust_remote_code True \
    --quant_type w8a8c8

4.6.3 安装量化模型推理工具NNAL神经网络加速库和torch_atb

参照Atlas-800I-A2-64g单卡w8a16安装量化模型推理工具NNAL神经网络加速库和torch_atb说明

4.6.4 单卡w8a8_mxfp8加fa量化推理性能测试

执行命令

# 设置权重路径
export model_path="Your local flux model path"
# 指定量化类型
export quant_type="w8a8_mxfp8"
# 开启FA量化
export USE_FA_QUANT=1

# 在环境中导入以下环境变量提高推理性能
export CPU_AFFINITY_CONF=2
export TASK_QUEUE_ENABLE=2

#等价优化
export RMSNORM_FUSE=1
export ROPE_FUSE=1
export POSEMB_CACHE=1
export ADALN_FUSE=1
export FAST_GELU=1
export CV_PARALLEL_LEVEL=2

python inference_flux.py \
      --path ${model_path} \
      --save_path "./res" \
      --device_id 0 \
      --device "npu" \
      --width 1024 \
      --height 1024 \
      --infer_steps 50 \
      --seed 42 \
      --use_quant \
      --quant_type ${quant_type}

4.7 Atlas-800I-A2-32g双卡推理性能测试

4.7.1 权重切分

# 设置权重路径
export model_path="your local flux model path"

# 执行命令进行权重切分
python3 tpsplit_weight.py --path ${model_path}

备注：权重切分成功后，会在模型权重目录生成'transformer_0'与'transformer_1'两个文件夹，两个文件夹下内容与初始transformer文件夹文件相同，但大小不同，执行du -sh，大小应为15G

4.7.2 修改权重的config文件

修改transformer_0与transformer_1下的config文件，添加is_tp变量：

{
  "_class_name": "FluxTransformer2DModel",
  "_diffusers_version": "0.30.0.dev0",
  "_name_or_path": "../checkpoints/flux-dev/transformer",
  "attention_head_dim": 128,
  "guidance_embeds": true,
  "in_channels": 64,
  "joint_attention_dim": 4096,
  "num_attention_heads": 24,
  "num_layers": 19,
  "num_single_layers": 38,
  "patch_size": 1,
  "pooled_projection_dim": 768,
  "is_tp": true
}

4.7.3 性能测试

执行命令：

# 设置权重路径
export model_path="your local flux model path"
# 在环境中导入以下环境变量
export PYTORCH_NPU_ALLOC_CONF=expandable_segments:True

# 使能等价优化
export HCCL_OP_EXPANSION_MODE="AIV"
export RMSNORM_FUSE=1   
export ROPE_FUSE=1      
export POSEMB_CACHE=1   
export ENABLE_LA=1        
export ADALN_FUSE=1     
export FAST_GELU=1    

ASCEND_RT_VISIBLE_DEVICES=0,1 torchrun --master_port=20095 --nproc_per_node=2 inference_flux.py \
       --path ${model_path} \
       --save_path "./res" \
       --prompt "Beautiful illustration of The ocean. in a serene landscape, magic realism, narrative realism, beautiful matte painting, heavenly lighting, retrowave, 4 k hd wallpaper" \
       --device "npu" \
       --width 1024 \
       --height 1024 \
       --infer_steps 50 \
       --seed 42 \
       --tensor_parallel \
       --use_cache

参数说明：

tensor_parallel: 使能TP并行其余参数说明参照Atlas-800I-A2-64g参数说明

五、精度测试

5.1 ClipScore精度测试

1.准备模型与数据集

# 下载Parti数据集
wget https://raw.githubusercontent.com/google-research/parti/main/PartiPrompts.tsv --no-check-certificate

# 下载clip模型
# 安装git-lfs
apt install git-lfs
git lfs install

git clone https://huggingface.co/laion/CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K

也可手动下载clip模型权重

2.推理Parti数据集，生成图像 (1) Atlas-800I-A2-64g单卡推理, 等价优化推理

# 在环境中导入以下环境变量提高推理性能
export CPU_AFFINITY_CONF=2
export TASK_QUEUE_ENABLE=2

# 等价优化
export RMSNORM_FUSE=1   
export ROPE_FUSE=1      
export POSEMB_CACHE=1   
export ENABLE_LA=1        
export ADALN_FUSE=1     
export FAST_GELU=1      
export USE_NZ=1         
export CV_PARALLEL_LEVEL=2  

python inference_flux.py \
       --path ${model_path} \
       --save_path "./clipscore_res_wocache" \
       --prompt_path "./PartiPrompts.tsv" \
       --prompt_type "parti" \
       --num_images_per_prompt 4 \
       --info_file_save_path "./clip_info_wocache.json" \
       --device_id 0 \
       --device "npu" \
       --width 1024 \
       --height 1024 \
       --infer_steps 50 \
       --seed 42

参数说明：

prompt_path: 用于图像生成的文字描述提示的列表文件路径
prompt_type: 用于图像生成的文字描述提示的列表文件类型
num_images_per_prompt: 一个文字描述需要生成的图片数量其余参数参照Atlas-800I-A2-64g单卡推理性能测试说明

(2) Atlas-800I-A2-64g单卡推理, 近似优化推理

# 在环境中导入以下环境变量提高推理性能
export CPU_AFFINITY_CONF=2
export TASK_QUEUE_ENABLE=2

# 等价优化
export RMSNORM_FUSE=1   
export ROPE_FUSE=1      
export POSEMB_CACHE=1   
export ENABLE_LA=1        
export ADALN_FUSE=1     
export FAST_GELU=1      
export USE_NZ=1         
export CV_PARALLEL_LEVEL=2  

python inference_flux.py \
       --path ${model_path} \
       --save_path "./clipscore_res_wocache" \
       --prompt_path "./PartiPrompts.tsv" \
       --prompt_type "parti" \
       --num_images_per_prompt 4 \
       --info_file_save_path "./clip_info_wocache.json" \
       --device_id 0 \
       --device "npu" \
       --width 1024 \
       --height 1024 \
       --infer_steps 50 \
       --seed 42 \
       --use_cache

3.执行推理脚本计算clipscore (1) 等价优化

python clipscore.py \
       --device="cpu" \
       --image_info="clip_info_wocache.json" \
       --model_name="ViT-H-14" \
       --model_weights_path="./CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K/open_clip_pytorch_model.bin"

(2) 近似优化

python clipscore.py \
       --device="cpu" \
       --image_info="clip_info_wcache.json" \
       --model_name="ViT-H-14" \
       --model_weights_path="./CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K/open_clip_pytorch_model.bin"

参数说明：

device: 推理设备，默认使用cpu做计算。
image_info: 上一步生成的json文件。
model_name: Clip模型名称。
model_weights_path: Clip模型权重文件路径。

5.2 Hpsv2精度测试

1.准备模型与数据集下载权重：

wget https://huggingface.co/spaces/xswu/HPSv2/resolve/main/HPS_v2_compressed.pt --no-check-certificate

获取数据集

2.推理hpsv2数据集，生成图像 (1) Atlas-800I-A2-64g单卡推理, 等价优化推理

# 在环境中导入以下环境变量提高推理性能
export CPU_AFFINITY_CONF=2
export TASK_QUEUE_ENABLE=2

# 等价优化
export RMSNORM_FUSE=1   
export ROPE_FUSE=1      
export POSEMB_CACHE=1   
export ENABLE_LA=1        
export ADALN_FUSE=1     
export FAST_GELU=1      
export USE_NZ=1         
export CV_PARALLEL_LEVEL=2  

python inference_flux.py \
       --path ${model_path} \
       --save_path "./hpsv2_res_wocache" \
       --prompt_path "./hpsv2_benchmark_prompts.json" \
       --prompt_type "hpsv2" \
       --num_images_per_prompt 1 \
       --info_file_save_path "./hpsv2_info_wocache.json" \
       --device_id 0 \
       --device "npu" \
       --width 1024 \
       --height 1024 \
       --infer_steps 50 \
       --seed 42

参数说明：

prompt_path: 用于图像生成的文字描述提示的列表文件路径
prompt_type: 用于图像生成的文字描述提示的列表文件类型
num_images_per_prompt: 一个文字描述需要生成的图片数量其余参数参照Atlas-800I-A2-64g单卡推理性能测试说明

(2) Atlas-800I-A2-64g单卡推理, 近似优化推理

# 在环境中导入以下环境变量提高推理性能
export CPU_AFFINITY_CONF=2
export TASK_QUEUE_ENABLE=2

# 等价优化
export RMSNORM_FUSE=1   
export ROPE_FUSE=1      
export POSEMB_CACHE=1   
export ENABLE_LA=1        
export ADALN_FUSE=1     
export FAST_GELU=1      
export USE_NZ=1         
export CV_PARALLEL_LEVEL=2  

python inference_flux.py \
       --path ${model_path} \
       --save_path "./hpsv2_res_wocache" \
       --prompt_path "./hpsv2_benchmark_prompts.json" \
       --prompt_type "hpsv2" \
       --num_images_per_prompt 1 \
       --info_file_save_path "./hpsv2_info_wocache.json" \
       --device_id 0 \
       --device "npu" \
       --width 1024 \
       --height 1024 \
       --infer_steps 50 \
       --seed 42 \
       --use_cache

3.执行推理脚本计算hpsv2 (1) 等价优化

python hpsv2_score.py \
       --image_info="hpsv2_info_wocache.json" \
       --HPSv2_checkpoint="./HPS_v2_compressed.pt" \
       --clip_checkpoint="./CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K/open_clip_pytorch_model.bin"

(2) 近似优化

python hpsv2_score.py \
       --image_info="hpsv2_info_wcache.json" \
       --HPSv2_checkpoint="./HPS_v2_compressed.pt" \
       --clip_checkpoint="./CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K/open_clip_pytorch_model.bin"

参数说明：

image_info: 上一步生成的json文件。
HPSv2_checkpoint: HPSv2模型权重文件路径。
clip_checkpointh: Clip模型权重文件路径。

六、推理结果参考

Flux.1-DEV性能数据

硬件形态	cpu规格	batch size	分辨率	迭代次数	优化手段	性能	采样器	备注
Atlas 800I A2(8*64G)	64核(arm)	1	1024*1024	50	with DiTCache	20.4s	FlowMatchEuler	单卡运行
Atlas 800I A2(8*32G)	64核(arm)	1	1024*1024	50	with DiTCache	24.6s	FlowMatchEuler	双卡运行

声明

本代码仓提到的数据集和模型仅作为示例，这些数据集和模型仅供您用于非商业目的，如您使用这些数据集和模型来完成示例，请您特别注意应遵守对应数据集和模型的License，如您因使用数据集或模型而产生侵权纠纷，华为不承担任何责任。
如您在使用本代码仓的过程中，发现任何问题（包括但不限于功能问题、合规问题），请在本代码仓提交issue，我们将及时审视并解答。

Name		Name	Last commit message	Last commit date
Latest commit History 153 Commits
.github/workflows		.github/workflows
FLUX1dev		FLUX1dev
.gitattributes		.gitattributes
README.md		README.md
clip_score.py		clip_score.py
hpsv2_score.py		hpsv2_score.py
inference_flux.py		inference_flux.py
prompt_loader.py		prompt_loader.py
prompts.txt		prompts.txt
quant.py		quant.py
requirements.txt		requirements.txt
tpsplit_weight.py		tpsplit_weight.py

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模型推理指导

一、模型简介

二、环境准备

2.1 获取安装包

2.2 CANN安装

2.3 安装MindIE SD

2.4 Torch_npu安装

2.5 安装gcc、g++

2.6 下载本仓库

2.7 安装所需依赖

三、模型权重

3.1 权重下载

3.2 配置文件说明

四、模型推理

4.1 Atlas-800I-A2-64g单卡推理性能测试

4.2 Atlas-800I-A2-64g双卡推理性能测试

4.3 Atlas-800I-A2-64g单卡w8a16量化推理性能测试

4.3.1 安装量化工具msModelSlim

4.3.2 w8a16量化

4.3.3 安装量化模型推理工具NNAL神经网络加速库和torch_atb

4.3.4 Atlas-800I-A2-64g单卡w8a16量化推理性能测试

4.4 Atlas-800I-A2-64g单卡w8a8_dynamic量化推理性能测试

4.4.1 安装量化工具msModelSlim

4.4.2 w8a8_dynamic量化

4.4.3 安装量化模型推理工具NNAL神经网络加速库和torch_atb

4.4.4 Atlas-800I-A2-64g单卡w8a8_dynamic量化推理性能测试

4.5 A5单卡w8a8_mxfp8量化推理性能测试

4.5.1 安装量化工具msModelSlim

4.5.2 w8a8_mxfp8量化

4.5.3 安装量化模型推理工具NNAL神经网络加速库和torch_atb

4.5.4 单卡w8a8_mxfp8量化推理性能测试

4.6 A5单卡w8a8_mxfp8加fa量化推理性能测试

4.6.1 安装量化工具msModelSlim

4.6.2 w8a8_mxfp8加fa量化

4.6.3 安装量化模型推理工具NNAL神经网络加速库和torch_atb

4.6.4 单卡w8a8_mxfp8加fa量化推理性能测试

4.7 Atlas-800I-A2-32g双卡推理性能测试

4.7.1 权重切分

4.7.2 修改权重的config文件

4.7.3 性能测试

五、精度测试

5.1 ClipScore精度测试

5.2 Hpsv2精度测试

六、推理结果参考

Flux.1-DEV性能数据

声明

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