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NVIDIA 携手 Hugging Face 打通 Diffusers 大规模微调
时间:2026-07-18 10:41:01 编辑:袖梨 来源:一聚教程网
NVIDIA 与 Hugging Face 发布集成方案:NeMo Automodel 可直接微调 Hugging Face Hub 上的 Diffusers 格式模型,无需在训练格式与推理格式之间转换检查点,也不必为每个新模型重写训练脚本。该集成以 Apache 2.0 开源,并可把训练后的权重直接放回 DiffusionPipeline 及既有生态。
NeMo Automodel 基于 PyTorch DTensor,支持通过配置切换 FSDP2、张量并行、专家并行、上下文并行和流水线并行。当前聚焦 flow-matching 模型,并提供潜变量预编码和多分辨率分桶加载。现成配方覆盖 Wan 2.1/2.2、FLUX.1-dev、FLUX.2-dev、HunyuanVideo 1.5 与 Qwen-Image;其中 Wan 2.1 1.3B 可放入单张 40GB A100,FLUX.2-dev 为 32B 参数。
文中演示流程分为四步:预编码数据集、使用既有 YAML 启动训练、从完整检查点生成结果,以及测量性能。以 8 张 H100 80GB 为例,FLUX.1-dev 全量微调的图像吞吐为每卡约 4.44 张/秒,LoRA 为约 6.72 张/秒。方案同时支持全量微调与 LoRA,便于在质量、成本与集群规模间取舍。










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