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villivateur
V2EX  ›  机器学习

人生第一次用显卡炼丹,特来发个贴

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  •   villivateur · 2022-03-30 21:47:34 +08:00 · 4553 次点击
    这是一个创建于 728 天前的主题,其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。

    今天在 GitHub 上看到了 faceswap 这个换脸项目,兴致大发,在自己的 1070 Ti 显卡上试了一番。这个项目不错,感觉真的是把机器学习做到了开箱即用了。

    于是我尝试把女朋友常跟着跳舞的 UP 主视频,那个 UP 主的脸换成我的脸,丧心病狂地准备让她看着我跳舞,哈哈。

    现在还在跑模型训练,预计要……两三天,1070 Ti 这么拉垮了吗?我都闻到糊味了,话说搞机器学习的人都经常要等这么久吗?

    19 条回复    2022-05-21 14:50:45 +08:00
    Merlini
        1
    Merlini  
       2022-03-30 21:53:14 +08:00 via Android
    深度学习实验室都用的 tesla v100 那种比较贵的卡吧,关键贵的卡可能也得跑几天,或者 google 的 tpu 。
    不是 1070ti 拉,是算力要求太高了。
    villivateur
        2
    villivateur  
    OP
       2022-03-30 21:58:12 +08:00 via Android
    @Merlini 话说如果不求质量的话,模型训练到一半停下来也能用?
    vopin
        3
    vopin  
       2022-03-30 22:22:14 +08:00 via iPhone
    不清楚具体,一般用别人训练好的模型 inference 很快的吧,你这个必须从头训练吗
    Merlini
        4
    Merlini  
       2022-03-30 22:49:34 +08:00   ❤️ 1
    @villivateur #2 对的,处理好 keyboardinterruptexception 能保存下来就能用。其实一开始的模型里面的 vector 全随机也能用,只是效果不好而已,训练的过程就是让模型里面的 vector 更逼近理想的结果。现在单纯用的话都是 fine-tuning 多,不需要训练那么长时间了,有些是完全不需要再训练直接开箱即用。
    hertzry
        5
    hertzry  
       2022-03-31 00:06:34 +08:00 via Android
    找找有没有预训练好的模型参数,直接下载下来。
    ekidona
        6
    ekidona  
       2022-03-31 07:45:19 +08:00 via iPhone
    我这边做真正的 training 一般是提交一个 kubeflow pipeline 到 aws 上,然后通常会拉起几十个 worker ,几百个 GPU 啥的。
    ekidona
        7
    ekidona  
       2022-03-31 07:46:16 +08:00 via iPhone
    当然 train 一次都是几万刀的电费
    netnr
        8
    netnr  
       2022-03-31 08:32:30 +08:00 via Android   ❤️ 1
    源动力实足
    yaphets666
        9
    yaphets666  
       2022-03-31 09:12:10 +08:00
    我们是 5 张 3080
    vicalloy
        10
    vicalloy  
       2022-03-31 10:16:49 +08:00
    机器学习很大程度上是算力的比拼,就是烧钱。
    个人玩一般都是用预训练好的模型吧,为啥要自己从头训。
    对 faceswap 不熟,你应当只是用预训练好的模型做推理吧。
    villivateur
        11
    villivateur  
    OP
       2022-03-31 10:39:46 +08:00 via Android
    @vicalloy
    @hertzry
    这个项目,如果你用自己的脸,就得重新训练,因为他的模型就是脸 A 到脸 B 的转换
    lizytalk
        12
    lizytalk  
       2022-03-31 20:08:11 +08:00 via iPhone
    小数据测通模型,再跑大数据,等大数据结果的时间干别的
    pydiff
        13
    pydiff  
       2022-03-31 21:21:07 +08:00 via iPhone
    用了 4 张 v100 ,所有卡都是吃满状态,算了 17 天了都还没完,这玩意太耗性能了
    necomancer
        14
    necomancer  
       2022-04-01 14:06:17 +08:00
    1920x1080 是不行的,你试试 64x36 ,缩小 G 和 D 的 filter 个数,把 64 ,128 ,256 ,512 换成 8 ,16 ,32 ,64 ,训练起来就快多啦~无非是糊得抽象些,加油~
    necomancer
        15
    necomancer  
       2022-04-01 14:07:33 +08:00
    卧槽我看了一下难道 faceswap 本来就是 64x64.....上 32x32 ?糊成头像( ̄▽ ̄)
    RatioPattern
        16
    RatioPattern  
       2022-04-04 06:27:53 +08:00   ❤️ 1
    1070 系列当时镁光显存有质量问题,炼丹可能失败或者偏离太大可以往这方面考虑,已经踩坑..............
    shm7
        17
    shm7  
       2022-05-20 23:58:14 +08:00
    所以,糊了没?
    villivateur
        18
    villivateur  
    OP
       2022-05-21 11:48:01 +08:00 via Android
    @shm7 糊了,满地狼藉
    shm7
        19
    shm7  
       2022-05-21 14:50:45 +08:00
    @villivateur 允悲。用 gpustat 或者 nvidia-smi 监测下使用率和温度,真的很考验散热。
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