NVIDIA NeMo Automodel 与 Diffusers 集成，大规模微调图像视频模型

NVIDIA 发布 NeMo Automodel 与 Hugging Face Diffusers 的集成方案，支持在 NeMo 框架中自动配置分布式训练环境，对 Stable Diffusion 等图像和视频生成模型进行大规模微调。该方案利用 NeMo 的自动化并行策略、混合精度训练和检查点管理，简化了多 GPU/多节点训练流程。用户可通过 NeMo 的 Python API 或命令行接口启动微调任务，并直接使用 Diffusers 中的预训练模型和 pipeline。博客提供了代码示例和性能基准，显示在 8 块 A100 GPU 上微调 Stable Diffusion 2.1 时，吞吐量相比原生 Diffusers 训练提升约 2 倍。