简介:本文详细介绍了Open-Sora的单机部署过程,包括环境准备、模型下载、依赖安装、配置修改及运行测试等关键步骤,并推荐了使用千帆大模型开发与服务平台进行高效部署。
Open-Sora作为一款强大的文本到视频(T2V)生成模型,为内容创作者提供了前所未有的创意空间。然而,其复杂的部署过程往往让初学者望而却步。本文旨在提供一份详尽的Open-Sora单机部署教程,帮助用户轻松上手。
硬件要求:
操作系统:
基础软件:
克隆项目仓库:
git clone https://github.com/hpcaitech/Open-Sora.git
cd Open-Sora
下载模型权重:
pretrained_models/t5_ckpts
。安装git-lfs:
curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.deb.sh | bash
apt-get install git-lfs
git lfs install
安装miniconda:
创建并激活虚拟环境:
conda create -n opensora python=3.10
conda activate opensora
安装Python依赖:
修改运行代码:
指定端口:
export GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0
export GRADIO_SERVER_PORT=8080
运行推理脚本:
torchrun --standalone --nproc_per_node=1 scripts/inference.py configs/opensora/inference/16x256x256.py --ckpt-path ./OpenSora-v1-16x256x256.pth
查看生成结果:
本文详细介绍了Open-Sora的单机部署过程,从环境准备到运行测试,每一步都进行了详细的说明和解释。通过本文的指导,用户可以轻松地在单机上部署Open-Sora模型,并生成高质量的文本到视频内容。同时,我们也推荐使用千帆大模型开发与服务平台进行高效部署和管理,以进一步提升模型的运行效率和性能。希望本文能对广大内容创作者和AI爱好者有所帮助!