计算加速套件 TACO Kit TACO DiT 部署

这篇说说TACO DiT推理加速服务的部署与使用,包括获取依赖包、配置环境及安装SageAttention,并详解MagCache、TeaCache、Compile Model等custom node的功能与优化参数,最后提供单卡与多卡的工作流示例。 – 环境配置:需克隆开源仓库并安装依赖,TACO DiT安装文件需联系技术支持获取。 – 核心节点:MagCache与TeaCache通过调整阈值优化精度;Compil。

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这里说明如何部署和使用 TACO DiT 推理加速服务。

一、获取 TACO DiT custom 依赖包

外部依赖包和 TACO DiT 工具包都放到 custom node 目录下。

二、配置外部依赖的开源仓库

git clone https://github.com/XLabs-AI/x-flux-comfyui.gitcd x-flux-comfyuipip install -r requirements.txtgit clone https://github.com/welltop-cn/ComfyUI-TeaCache.gitcd ComfyUI-TeaCachepip install -r requirements.txtgit clone https://github.com/yolain/ComfyUI-Easy-Use.gitcd ComfyUI-Easy-Usepip install -r requirements.txt

三、获取并配置 TACO DiT 环境

wget ##TACO DiT安装文件##cd xdit-comfyuipip install -r requirements.txt

TACO DiT 安装文件请联系 技术支持 获取。

四、获取并安装 SageAttention

git clone https://github.com/thu-ml/SageAttention.gitcd SageAttention export EXT_PARALLEL=4 NVCC_APPEND_FLAGS="–threads 8" MAX_JOBS=32 # parallel compiling (Optional)python setup.py install # or pip install -e .

五、客户部署

根据不同需求场景,你可以创建不同工作流,主要的 custom node 如下:

六、MagCache

注意:说明:

注意:你可修改 model_type 切换不同的模型,如果精度出现下降可以通过降低 magcache_thresh 和 magcache_K 以及增大 retention_ratio 进行优化。

七、TeaCache

注意:说明:

注意:你可修改 model_type 切换不同的模型,如果精度出现下降可以通过降低 rel_l1_thresh 以及调整 start_percent 和 end_percent 进行优化。

八、Compile Flux Model

注意:说明:

注意:专为 Flux 模型定制的 Compile Node,第一次执行会对执行流程进行编译,因此会增加第一次的执行时间,但是第二次之后的执行时间会明显下降(当存在 offload 时可能会编译失败,因此存在 offload 时慎用)。

九、Compile Model

注意:说明:

注意:通用模型的 Compile Node,第一次执行会对执行流程进行编译,因此会增加第一次的执行时间,但是第二次之后的执行时间会明显下降(当存在 offload 时可能会编译失败,因此存在 offload 时慎用)。

十、ParallelUNETLoader

注意:说明:

注意:UNETLoader 的并行版本,通过在启动后设置 num_gpus 可以方便的执行多卡并行(一次 ComfyUI 启动只能支持一种配置,切换卡数需要重启 ComfyUI)。

十一、ParallelLoraLoader

注意:说明:

注意:LoraLoader 的并行版本,与 ParallelUNETLoader 配套使用。

十二、ParallelLoraLoaderModelOnly

注意:说明:

注意:LoraLoaderModelOnly 的并行版本,与 ParallelUNETLoader 配套使用。

十三、ParallelTeaCache

注意:说明:

注意:TeaCache 的并行版本,与 ParallelUNETLoader 配套使用。

十四、ParallelCompileModel

注意:说明:

注意:CompileModel 的并行版本,与 ParallelUNETLoader 配套使用(当存在 offload 时可能会编译失败,因此存在 offload 时慎用)。

十五、验证工作流

单卡多卡

单卡执行命令如下:

python3 main.py –fast –port 8190 –use-sage-attention

为你提供以下样例工作流:

·单卡Flux.1-dev样例工作流(MagCache)

·单卡Flux.1-dev样例工作流(TeaCache)

·单卡Wan2.1-T2V样例工作流

多卡执行命令如下:

python3 main.py –disable-cuda-malloc –fast –port 8190

·多卡Flux.1-dev样例工作流

·多卡Wan2.1-T2V样例工作流

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