轻量级可扩展整流流变换器实现
minRF是一个开源项目,提供整流流变换器的轻量级实现,适用于深度学习研究。它结合SD3训练方法和LLaMA-DiT架构,包括支持MNIST和CIFAR数据集的基础版本,以及支持ImageNet训练并引入muP技术的高级版本。项目代码结构清晰,便于理解和定制,为研究人员提供了灵活的整流流模型实验环境。
左图为简单RF,右图为对数正态时间采样RF。两者均在MNIST上训练。
本仓库包含整流流模型的最小实现。我采用了SD3的训练方法和LLaMA-DiT架构。与我之前的仓库不同,这次我决定将文件分为两部分:模型实现和实际代码,但你不必查看模型代码。
所有内容仍然是自包含、最小化的,希望易于修改。如果你理解了数学原理,就不会有任何复杂的内容。
安装torch、pil、torchvision
pip install torch torchvision pillow
运行
python rf.py
以从头开始在MNIST上训练模型。
如果你想挑战一下,也可以在CIFAR上训练。
python rf.py --cifar
在第63个epoch,你的输出应该类似于:
<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/f76f4636-c78b-43dd-8e85-4fbc1075c31c.gif" alt="large" width="300"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/870fb4cc-85a0-4dc9-8ec5-4e933c7e4509.png" alt="large" width="300"> </p>这是为想要在ImageNet上训练的高手准备的。别担心!在我看来,ImageNet是新的MNIST,我们将使用我的imagenet.int8数据集。
首先进入advanced目录,下载数据集。
cd advanced pip install hf_transfer # 只需安装这个 bash download.sh
如果你的网络不错,这应该不会超过5分钟。
运行
bash run.sh
来训练模型。这将从头开始在ImageNet上训练模型,进行muP网格搜索以找到损失函数的对齐盆地,你将解锁整流流模型的零样本LR迁移!
<p align="center"> <img src="https://yellow-cdn.veclightyear.com/835a84d5/e31e22eb-9f28-4ce7-8b82-fb343fac232b.png" alt="large" width="500"> </p>这里使用了我过去一年开发的多种技术和代码库。它是min-max-IN-dit、min-max-gpt和ez-muP的自然结合。
如果你使用了这些材料,请使用以下方式引用本仓库:
@misc{ryu2024minrf, author = {Simo Ryu}, title = {minRF: Minimal Implementation of Scalable Rectified Flow Transformers}, year = 2024, publisher = {Github}, url = {https://github.com/cloneofsimo/minRF}, }
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