theluyuan/DiffSynth-Studio
1
0
Fork 0
mirror of https://github.com/modelscope/DiffSynth-Studio.git synced 2026-03-18 22:08:13 +00:00
Code Issues Packages Projects Releases Wiki Activity
Files
4ec4d9c20a737f608f298b35a120d46096e21713
DiffSynth-Studio/docs/zh/Pipeline_Usage/Model_Training.md
Hong Zhang 4ec4d9c20a Merge pull request #1354 from mi804/low_vram_training_ds 
low vram training with deepspeed zero3
2026-03-17 16:09:52 +08:00

17 KiB
Raw Blame History

模型训练

本文档介绍如何使用 DiffSynth-Studio 进行模型训练。

脚本参数

训练脚本通常包含以下参数：

  • 数据集基础配置
    • --dataset_base_path: 数据集的根目录。
    • --dataset_metadata_path: 数据集的元数据文件路径。
    • --dataset_repeat: 每个 epoch 中数据集重复的次数。
    • --dataset_num_workers: 每个 Dataloder 的进程数量。
    • --data_file_keys: 元数据中需要加载的字段名称，通常是图像或视频文件的路径，以 , 分隔。
  • 模型加载配置
    • --model_paths: 要加载的模型路径。JSON 格式。
    • --model_id_with_origin_paths: 带原始路径的模型 ID，例如 "Qwen/Qwen-Image:transformer/diffusion_pytorch_model*.safetensors"。用逗号分隔。
    • --extra_inputs: 模型 Pipeline 所需的额外输入参数，例如训练图像编辑模型 Qwen-Image-Edit 时需要额外参数 edit_image，以 , 分隔。
    • --fp8_models：以 FP8 格式加载的模型，格式与 --model_paths 或 --model_id_with_origin_paths 一致，目前仅支持参数不被梯度更新的模型（不需要梯度回传，或梯度仅更新其 LoRA）。
  • 训练基础配置
    • --learning_rate: 学习率。
    • --num_epochs: 轮数（Epoch）。
    • --trainable_models: 可训练的模型，例如 dit、vae、text_encoder。
    • --find_unused_parameters: DDP 训练中是否存在未使用的参数，少数模型包含不参与梯度计算的冗余参数，需开启这一设置避免在多 GPU 训练中报错。
    • --weight_decay：权重衰减大小，详见 torch.optim.AdamW。
    • --task: 训练任务，默认为 sft，部分模型支持更多训练模式，请参考每个特定模型的文档。
  • 输出配置
    • --output_path: 模型保存路径。
    • --remove_prefix_in_ckpt: 在模型文件的 state dict 中移除前缀。
    • --save_steps: 保存模型的训练步数间隔，若此参数留空，则每个 epoch 保存一次。
  • LoRA 配置
    • --lora_base_model: LoRA 添加到哪个模型上。
    • --lora_target_modules: LoRA 添加到哪些层上。
    • --lora_rank: LoRA 的秩（Rank）。
    • --lora_checkpoint: LoRA 检查点的路径。如果提供此路径，LoRA 将从此检查点加载。
    • --preset_lora_path: 预置 LoRA 检查点路径，如果提供此路径，这一 LoRA 将会以融入基础模型的形式加载。此参数用于 LoRA 差分训练。
    • --preset_lora_model: 预置 LoRA 融入的模型，例如 dit。
  • 梯度配置
    • --use_gradient_checkpointing: 是否启用 gradient checkpointing。
    • --use_gradient_checkpointing_offload: 是否将 gradient checkpointing 卸载到内存中。
    • --gradient_accumulation_steps: 梯度累积步数。
  • 图像宽高配置（适用于图像生成模型和视频生成模型）
    • --height: 图像或视频的高度。将 height 和 width 留空以启用动态分辨率。
    • --width: 图像或视频的宽度。将 height 和 width 留空以启用动态分辨率。
    • --max_pixels: 图像或视频帧的最大像素面积，当启用动态分辨率时，分辨率大于这个数值的图片都会被缩小，分辨率小于这个数值的图片保持不变。

部分模型的训练脚本还包含额外的参数，详见各模型的文档。

准备数据集

DiffSynth-Studio 采用通用数据集格式，数据集包含一系列数据文件（图像、视频等），以及标注元数据的文件，我们建议您这样组织数据集文件：

data/example_image_dataset/
├── metadata.csv
├── image_1.jpg
└── image_2.jpg

其中 image_1.jpg、image_2.jpg 为训练用图像数据，metadata.csv 为元数据列表，例如

image,prompt
image_1.jpg,"a dog"
image_2.jpg,"a cat"

我们构建了样例数据集，以方便您进行测试。了解通用数据集架构是如何实现的，请参考 diffsynth.core.data。

样例图像数据集 
modelscope download --dataset DiffSynth-Studio/example_image_dataset --local_dir ./data/example_image_dataset

适用于 Qwen-Image、FLUX 等图像生成模型的训练。

样例视频数据集 
modelscope download --dataset DiffSynth-Studio/example_video_dataset --local_dir ./data/example_video_dataset

适用于 Wan 等视频生成模型的训练。

加载模型

类似于推理时的模型加载，我们支持多种方式配置模型路径，两种方式是可以混用的。

从远程下载模型并加载

如果在推理时我们通过以下设置加载模型

model_configs=[
    ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="transformer/diffusion_pytorch_model*.safetensors"),
    ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="text_encoder/model*.safetensors"),
    ModelConfig(model_id="Qwen/Qwen-Image", origin_file_pattern="vae/diffusion_pytorch_model.safetensors"),
]

那么在训练时，填入以下参数即可加载对应的模型。

--model_id_with_origin_paths "Qwen/Qwen-Image:transformer/diffusion_pytorch_model*.safetensors,Qwen/Qwen-Image:text_encoder/model*.safetensors,Qwen/Qwen-Image:vae/diffusion_pytorch_model.safetensors"

模型文件默认下载到 ./models 路径，该路径可通过环境变量 DIFFSYNTH_MODEL_BASE_PATH 修改。

默认情况下，即使模型已经下载完毕，程序仍会向远程查询是否有遗漏文件，如果要完全关闭远程请求，请将环境变量 DIFFSYNTH_SKIP_DOWNLOAD 设置为 True。

从本地文件路径加载模型

如果从本地文件加载模型，例如推理时

model_configs=[
    ModelConfig([
        "models/Qwen/Qwen-Image/transformer/diffusion_pytorch_model-00001-of-00009.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/transformer/diffusion_pytorch_model-00002-of-00009.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/transformer/diffusion_pytorch_model-00003-of-00009.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/transformer/diffusion_pytorch_model-00004-of-00009.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/transformer/diffusion_pytorch_model-00005-of-00009.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/transformer/diffusion_pytorch_model-00006-of-00009.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/transformer/diffusion_pytorch_model-00007-of-00009.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/transformer/diffusion_pytorch_model-00008-of-00009.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/transformer/diffusion_pytorch_model-00009-of-00009.safetensors"
    ]),
    ModelConfig([
        "models/Qwen/Qwen-Image/text_encoder/model-00001-of-00004.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/text_encoder/model-00002-of-00004.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/text_encoder/model-00003-of-00004.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/text_encoder/model-00004-of-00004.safetensors"
    ]),
    ModelConfig("models/Qwen/Qwen-Image/vae/diffusion_pytorch_model.safetensors")
]

那么训练时需设置为

--model_paths '[
    [
        "models/Qwen/Qwen-Image/transformer/diffusion_pytorch_model-00001-of-00009.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/transformer/diffusion_pytorch_model-00002-of-00009.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/transformer/diffusion_pytorch_model-00003-of-00009.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/transformer/diffusion_pytorch_model-00004-of-00009.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/transformer/diffusion_pytorch_model-00005-of-00009.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/transformer/diffusion_pytorch_model-00006-of-00009.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/transformer/diffusion_pytorch_model-00007-of-00009.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/transformer/diffusion_pytorch_model-00008-of-00009.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/transformer/diffusion_pytorch_model-00009-of-00009.safetensors"
    ],
    [
        "models/Qwen/Qwen-Image/text_encoder/model-00001-of-00004.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/text_encoder/model-00002-of-00004.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/text_encoder/model-00003-of-00004.safetensors",
        "models/Qwen/Qwen-Image/text_encoder/model-00004-of-00004.safetensors"
    ],
    "models/Qwen/Qwen-Image/vae/diffusion_pytorch_model.safetensors"
]' \

请注意，--model_paths 是 json 格式，其中不能出现多余的 ,，否则无法被正常解析。

设置可训练模块

训练框架支持任意模型的训练，以 Qwen-Image 为例，若全量训练其中的 DiT 模型，则需设置为

--trainable_models "dit"

若训练 DiT 模型的 LoRA，则需设置

--lora_base_model dit --lora_target_modules "to_q,to_k,to_v" --lora_rank 32

我们希望给技术探索留下足够的发挥空间，因此框架支持同时训练任意多个模块，例如同时训练 text encoder、controlnet，以及 DiT 的 LoRA：

--trainable_models "text_encoder,controlnet" --lora_base_model dit --lora_target_modules "to_q,to_k,to_v" --lora_rank 32

此外，由于训练脚本中加载了多个模块（text encoder、dit、vae 等），保存模型文件时需要移除前缀，例如在全量训练 DiT 部分或者训练 DiT 部分的 LoRA 模型时，请设置 --remove_prefix_in_ckpt pipe.dit.。如果多个模块同时训练，则需开发者在训练完成后自行编写代码拆分模型文件中的 state dict。

启动训练程序

训练框架基于 accelerate 构建，训练命令按照如下格式编写：

accelerate launch xxx/train.py \
  --xxx yyy \
  --xxxx yyyy

我们为每个模型编写了预置的训练脚本，详见各模型的文档。

默认情况下，accelerate 会按照 ~/.cache/huggingface/accelerate/default_config.yaml 的配置进行训练，使用 accelerate config 可在终端交互式地配置，包括多 GPU 训练、DeepSpeed 等。

我们为部分模型提供了推荐的 accelerate 配置文件，可通过 --config_file 设置，例如 Qwen-Image 模型的全量训练：

accelerate launch --config_file examples/qwen_image/model_training/full/accelerate_config_zero2offload.yaml examples/qwen_image/model_training/train.py \
  --dataset_base_path data/example_image_dataset \
  --dataset_metadata_path data/example_image_dataset/metadata.csv \
  --max_pixels 1048576 \
  --dataset_repeat 50 \
  --model_id_with_origin_paths "Qwen/Qwen-Image:transformer/diffusion_pytorch_model*.safetensors,Qwen/Qwen-Image:text_encoder/model*.safetensors,Qwen/Qwen-Image:vae/diffusion_pytorch_model.safetensors" \
  --learning_rate 1e-5 \
  --num_epochs 2 \
  --remove_prefix_in_ckpt "pipe.dit." \
  --output_path "./models/train/Qwen-Image_full" \
  --trainable_models "dit" \
  --use_gradient_checkpointing \
  --find_unused_parameters

训练注意事项

  • 数据集的元数据除 csv 格式外，还支持 json、jsonl 格式，关于如何选择最佳的元数据格式，请参考
  • 通常训练效果与训练步数强相关，与 epoch 数量弱相关，因此我们更推荐使用参数 --save_steps 按训练步数间隔来保存模型文件。
  • 当数据量 * dataset_repeat 超过 10^9 时，我们观测到数据集的速度明显变慢，这似乎是 PyTorch 的 bug，我们尚不确定新版本的 PyTorch 是否已经修复了这一问题。
  • 学习率 --learning_rate 在 LoRA 训练中建议设置为 1e-4，在全量训练中建议设置为 1e-5。
  • 训练框架不支持 batch size > 1，原因是复杂的，详见 Q&A: 为什么训练框架不支持 batch size > 1？
  • 少数模型包含冗余参数，例如 Qwen-Image 的 DiT 部分最后一层的文本编码部分，在训练这些模型时，需设置 --find_unused_parameters 避免在多 GPU 训练中报错。出于对开源社区模型兼容性的考虑，我们不打算删除这些冗余参数。
  • Diffusion 模型的损失函数值与实际效果的关系不大，因此我们在训练过程中不会记录损失函数值。我们建议把 --num_epochs 设置为足够大的数值，边训边测，直至效果收敛后手动关闭训练程序。
  • --use_gradient_checkpointing 通常是开启的，除非 GPU 显存足够；--use_gradient_checkpointing_offload 则按需开启，详见 diffsynth.core.gradient。

低显存训练

如果想在低显存显卡上完成 LoRA 模型训练，可以同时采用 两阶段拆分训练 和 deepspeed_zero3_offload 训练。 首先，将前处理过程拆分到第一阶段，将计算结果存储到硬盘中。其次，在第二阶段从硬盘中读取这些结果并进行去噪模型的训练，训练通过采用 deepspeed_zero3_offload，将训练参数和优化器状态 offload 到 cpu 或者 disk 上。我们为部分模型提供了样例，主要是通过 --config_file 指定 deepspeed 配置。

需要注意的是，deepspeed_zero3_offload 模式与 pytorch 原生的梯度检查点机制不兼容，我们为此对 deepspeed 的checkpointing 接口做了适配。用户需要在 deepspeed 配置中填写 activation_checkpointing 字段以启用梯度检查点。

以下为 Qwen-Image 模型的低显存模型训练脚本：

accelerate launch examples/qwen_image/model_training/train.py \
  --dataset_base_path data/example_image_dataset \
  --dataset_metadata_path data/example_image_dataset/metadata.csv \
  --max_pixels 1048576 \
  --dataset_repeat 1 \
  --model_id_with_origin_paths "Qwen/Qwen-Image:text_encoder/model*.safetensors,Qwen/Qwen-Image:vae/diffusion_pytorch_model.safetensors" \
  --learning_rate 1e-4 \
  --num_epochs 5 \
  --remove_prefix_in_ckpt "pipe.dit." \
  --output_path "./models/train/Qwen-Image_lora-splited-cache" \
  --lora_base_model "dit" \
  --lora_target_modules "to_q,to_k,to_v,add_q_proj,add_k_proj,add_v_proj,to_out.0,to_add_out,img_mlp.net.2,img_mod.1,txt_mlp.net.2,txt_mod.1" \
  --lora_rank 32 \
  --task "sft:data_process" \
  --use_gradient_checkpointing \
  --dataset_num_workers 8 \
  --find_unused_parameters

accelerate launch --config_file examples/qwen_image/model_training/special/low_vram_training/deepspeed_zero3_cpuoffload.yaml examples/qwen_image/model_training/train.py \
  --dataset_base_path "./models/train/Qwen-Image_lora-splited-cache" \
  --max_pixels 1048576 \
  --dataset_repeat 50 \
  --model_id_with_origin_paths "Qwen/Qwen-Image:transformer/diffusion_pytorch_model*.safetensors" \
  --learning_rate 1e-4 \
  --num_epochs 5 \
  --remove_prefix_in_ckpt "pipe.dit." \
  --output_path "./models/train/Qwen-Image_lora" \
  --lora_base_model "dit" \
  --lora_target_modules "to_q,to_k,to_v,add_q_proj,add_k_proj,add_v_proj,to_out.0,to_add_out,img_mlp.net.2,img_mod.1,txt_mlp.net.2,txt_mod.1" \
  --lora_rank 32 \
  --task "sft:train" \
  --use_gradient_checkpointing \
  --dataset_num_workers 8 \
  --find_unused_parameters \
  --initialize_model_on_cpu

其中，accelerate 和 deepspeed 的配置文件如下：

compute_environment: LOCAL_MACHINE
debug: true
deepspeed_config:
  deepspeed_config_file: examples/qwen_image/model_training/special/low_vram_training/ds_z3_cpuoffload.json
  zero3_init_flag: true
distributed_type: DEEPSPEED
downcast_bf16: 'no'
enable_cpu_affinity: false
machine_rank: 0
main_training_function: main
num_machines: 1
num_processes: 1
rdzv_backend: static
same_network: true
tpu_env: []
tpu_use_cluster: false
tpu_use_sudo: false
use_cpu: false

{
    "fp16": {
        "enabled": "auto",
        "loss_scale": 0,
        "loss_scale_window": 1000,
        "initial_scale_power": 16,
        "hysteresis": 2,
        "min_loss_scale": 1
    },
    "bf16": {
        "enabled": "auto"
    },
    "zero_optimization": {
        "stage": 3,
        "offload_optimizer": {
            "device": "cpu",
            "pin_memory": true
        },
        "offload_param": {
            "device": "cpu",
            "pin_memory": true
        },
        "overlap_comm": false,
        "contiguous_gradients": true,
        "sub_group_size": 1e9,
        "reduce_bucket_size": 5e7,
        "stage3_prefetch_bucket_size": 5e7,
        "stage3_param_persistence_threshold": 1e5,
        "stage3_max_live_parameters": 1e8,
        "stage3_max_reuse_distance": 1e8,
        "stage3_gather_16bit_weights_on_model_save": true
    },
    "activation_checkpointing": {
        "partition_activations": false,
        "cpu_checkpointing": false,
        "contiguous_memory_optimization": false
    },
    "gradient_accumulation_steps": "auto",
    "gradient_clipping": "auto",
    "train_batch_size": "auto",
    "train_micro_batch_size_per_gpu": "auto",
    "wall_clock_breakdown": false
}
Reference in New Issue View Git Blame Copy Permalink