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功能特色
背景信息
IPEX
AnimateDiff-Lightning模型
epiCRealism模型
操作步骤
手动部署推理环境:
实例规格：本文选择通用型g3i（ecs.g3i.8xlarge）规格。
云盘：推荐云盘容量不低于80GiB。
镜像：本文选择Ubuntu 22.04 LTS 64位。
网络：需要绑定公网IP，操作详情可查看绑定公网IP。
步骤二：部署文生视频模型
将如下文件上传至运行模型的服务器。操作详情可查看本地数据上传。
登录目标实例。
（可选）执行如下命令，安装Unzip工具。若您的实例已安装，请跳过本步骤。
sudo apt-get install unzip -y
执行如下命令，解压上传的压缩包。
unzip animatediff_lightning.zip
install.sh：下载AnimateDiff-Lightning与epiCRealism模型，并安装运行模型所需的Python、PyTorch、Intel Extension等依赖。
pipeline_animatediff_ipex.py：本文件内容基于HuggingFace的pipeline_animatediff_ipex.py文件编写，您可以参考官方示例自行修改。
sd_pipe_animatediff_lightning.py：本实践使用Intel提交的diffusers库，详情可查看AnimateDiff on IPEX。
执行如下命令，进入animatediff_lightning目录。
cd animatediff_lightning/
执行如下命令，为脚本文件添加可执行权限。
chmod +x install.sh
执行如下命令，通过脚本下载模型并安装依赖。
./install.sh
步骤三：运行模型
登录目标实例。
执行如下命令，进入animatediff_lightning目录。
cd animatediff_lightning/
执行如下命令，通过脚本运行文生视频模型进行推理测试。
python sd_pipe_animatediff_lightning.py --step 8 --num_frames 16 --fps 8 --prompt "beautiful island of Bali, the shing sun, the beach with light wave" --height 512 --width 512 --bf16
参数名 | 说明 | 取值样例 |
--bf16 | 表示是否启用BF16精度模式。
| --bf16 |
--num_frames | int，表示生成视频的总帧数，此模型支持总帧数最大不超过32，默认值为16。 | 16 |
--fps | int，表示生成的视频每秒帧数，默认值为8即每秒8帧。 | 8 |
--height | int，表示视频高度，单位像素。
| 512 |
--width | int，表示视频宽度，单位像素。
| 512 |
--step | int，表示旋转循环的步长，默认值为4。 | 4 |
--prompt | String，表示生成视频的内容，默认值为beautiful island of Bali, the shining sun, the beach with light waves。 | beautiful island of Bali, the shing sun, the beach with light wave |
使用Docker部署推理环境：
步骤一：环境准备
创建搭载了第5代英特尔®至强®可扩展处理器（Emerald Rapids，EMR）的云服务器实例，详细操作请参见购买云服务器。
实例规格：本文选择通用型g3i（ecs.g3i.8xlarge）规格。
云盘：推荐云盘容量不低于80GiB。
镜像：本文选择Ubuntu 22.04 LTS 64位。
网络：需要绑定公网IP，操作详情可查看绑定公网IP。
为目标实例安装Docker，详细操作请参见搭建Docker。
步骤二：部署文生视频模型
将如下文件上传至运行模型的服务器。操作详情可查看本地数据上传。
登录目标实例。
（可选）执行如下命令，安装Unzip工具。若您的实例已安装，请跳过本步骤。
sudo apt-get install unzip -y
执行如下命令，解压上传的压缩包。
unzip animatediff_lightning_config.zip
Dockerfile：定义了如何自动构建文生视频的Docker镜像。
pipeline_animatediff_ipex.py：本文件内容基于HuggingFace的pipeline_animatediff_ipex.py文件编写，您可以参考官方示例自行修改。
sd_pipe_animatediff_lightning.py：本实践使用Intel提交的diffusers库，详情可查看AnimateDiff on IPEX。
执行如下命令，进入animatediff_lightning_config目录。
cd animatediff_lightning_config/
执行如下命令，修改Dockerfile文件名称。
mv Dockerfile.txt Dockerfile
在Dockerfile文件同级目录下，执行如下命令，构建名为animatediff的Docker镜像，并将其添加标签lightning。
docker build -t animatediff:lightning .
执行如下命令，编译文生视频模型。
docker run --name animatediff --privileged=true -it animatediff:lightning bash
步骤三：运行模型
登录目标实例。
进入animatediff容器，若您已在容器中，请跳过本步骤。
执行如下命令，查看Docker镜像animatediff的ID信息。
docker ps -a
执行如下命令，以交互模式进入animatediff容器。
docker exec -it <container_id> /bin/bash
执行如下命令，进入脚本目录。
cd animatediff_lightning/
执行如下命令，通过脚本运行文生视频模型进行推理测试。
python sd_pipe_animatediff_lightning.py --step 8 --num_frames 16 --fps 8 --prompt "beautiful island of Bali, the shing sun, the beach with light wave" --height 512 --width 512 --bf16
参数名 | 说明 | 取值样例 |
--bf16 | 表示是否启用BF16精度模式。
| --bf16 |
--num_frames | int，表示生成视频的总帧数，此模型支持总帧数最大不超过32，默认值为16。 | 16 |
--fps | int，表示生成的视频每秒帧数，默认值为8即每秒8帧。 | 8 |
--height | int，表示视频高度，单位像素。
| 512 |
--width | int，表示视频宽度，单位像素。
| 512 |
--step | int，表示旋转循环的步长，默认值为4。 | 4 |
--prompt | String，表示生成视频的内容，默认值为beautiful island of Bali, the shining sun, the beach with light waves。 | beautiful island of Bali, the shing sun, the beach with light wave |
生成视频说明:
推理生成的视频，将以animation_{model_type}_{step}_{num_frames}_{fps}.mp4格式命名，并存放在您执行推理命令的目录中。
参数名 | 说明 | 取值样例 |
--bf16 | 表示是否启用BF16精度模式。
| --bf16 |
--num_frames | int，表示生成视频的总帧数，此模型支持总帧数最大不超过32，默认值为16。 | 16 |
--fps | int，表示生成的视频每秒帧数，默认值为8即每秒8帧。 | 8 |
--height | int，表示视频高度，单位像素。
| 512 |
--width | int，表示视频宽度，单位像素。
| 512 |
--step | int，表示旋转循环的步长，默认值为4。 | 4 |
--prompt | String，表示生成视频的内容，默认值为beautiful island of Bali, the shining sun, the beach with light waves。 | beautiful island of Bali, the shing sun, the beach with light wave |
