DALLE-pytorch
Implementation / replication of DALL-E, OpenAI's Text to Image Transformer, in Pytorch
파일 탐색기
최종 버전 다운로드 (.zip)- python-publish.yml
- bpe_simple_vocab_16e6.txt
- __init__.py
- deepspeed_backend.py
- distributed_backend.py
- dummy_backend.py
- horovod_backend.py
- __init__.py
- attention.py
- dalle_pytorch.py
- distributed_utils.py
- loader.py
- reversible.py
- tokenizer.py
- transformer.py
- vae.py
- version.py
- Dockerfile
- rainbow_dalle.ipynb
- banner.jpg
- birds.png
- clothing.png
- landscape.png
- layouts-1.jpg
- layouts-2.jpg
- wb.png
- .gitignore
- generate.py
- install_apex.sh
- install_deepspeed.sh
- LICENSE
- MANIFEST.in
- README.md
- setup.py
- train_dalle.py
- train_vae.py
# 설치 가이드
1. 코드 내려받기
git clone https://github.com/lucidrains/DALLE-pytorch
깃허브에서 프로젝트 코드 전체를 내 컴퓨터로 내려받습니다.
cd DALLE-pytorch
방금 내려받은 프로젝트 폴더 안으로 이동합니다.
2. Docker
쉬움 추천사전 준비물
- Git GitHub에서 프로젝트 코드를 내려받으려면 필요합니다.
- Docker Desktop 컨테이너를 빌드하고 실행하려면 필요합니다. 설치 후 실행해서 백그라운드에 켜두세요.
docker build -t dalle docker
Dockerfile을 기반으로 실행 가능한 이미지를 빌드합니다.
docker run --gpus all -it --mount src="$(pwd)",target=/workspace/dalle,type=bind dalle:latest bash
빌드된 이미지를 실제 컨테이너로 실행합니다.
터미널에 docker compose ps 를 입력해 컨테이너들이 Up 상태인지 확인하세요. README에 포트 번호가 적혀있다면 브라우저에서 http://localhost:포트번호 로 접속해보세요.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
3. Python
쉬움사전 준비물
$ pip install dalle-pytorch
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
$ pip install triton==0.4.2
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
$ pip install wandb
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
$ pip install youtokentome
requirements.txt 등에 명시된 파이썬 라이브러리를 설치합니다.
에러 메시지 없이 실행되고 터미널에 안내 문구가 출력되면 정상입니다.
이 레포의 README에 적힌 실제 명령어를 그대로 가져왔습니다.
// repository documentation
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