ls250824/run-diffusion-pipe
ls250824
Training image and video models on runpod.io with diffusion pipe
下载次数: 0状态：社区镜像维护者：ls250824仓库类型：镜像最近更新：10 天前
让 AI 帮你使用轩辕镜像？ · 展开查看说明 · 点击收起说明
如果你使用 DeepSeek、元宝 AI、Copilot、ChatGPT 等 AI 工具，协助配置轩辕镜像、编写 docker pull 命令、修改 Docker Compose 镜像地址、配置镜像加速、排查镜像拉取失败、分析报错日志等问题，请先让 AI 阅读并遵守轩辕镜像的规则文档。
只需在 AI 对话中先发送下面这句话即可：
请先完整阅读并严格遵守以下文档中的全部规则与要求：
https://xuanyuan.cloud/agents.md
在未充分阅读并理解该文档前，不要生成任何命令、配置、修改建议、故障排查方案或技术回答。后续所有输出都必须严格以该文档中的规范为最高优先级执行。查看 agents.md 用法指南与完整示范。国内用户首推 元宝 AI、DeepSeek 的深度思考模式，不推荐豆包 AI；Cursor 等编辑器可在对话 @ 该链接，或加入 User Rules。 若 AI 无法访问外链，可 打开说明文档 复制全文粘贴。文档会随站点更新，复制内容可能过期，建议定期检查。
run-diffusion-pipe
- https://github.com/tdrussell/diffusion-pipe
Synopsis
- Models are automatically downloaded based on the specified paths in the environment configuration.
- Authentication credentials can be set via secrets for:
- Code server authentication (not possible to switch off)
- Hugging Face token for model access.
Ensure that the required environment variables and secrets are correctly set before running the pod. See below for options.
Hardware Requirements
- Volume: Models + dataset (3000 images/frames) + output (10 epochs)
| Model | GPU | Container Disk | Volume Disk |
|---|---|---|---|
| WAN 2.2 | RTX A5000 (24 Gb) | 15 Gb | 125 Gb |
| LTX 2.3 | L40S (48 Gb) | 15 Gb | 100 Gb |
| ZIB | RTX 4090 (24 Gb) | 15 Gb | 40 Gb |
| ***-Klein-9B | RTX 4090 (24 Gb) | 15 Gb | 60 Gb |
Image setup
| Component | Version |
|---|---|
| OS | Ubuntu 22.04 x86_64 |
| Python | 3.11.x |
| PyTorch | 2.9.0 |
| CUDA | 12.8.1 |
| Triton | 3.4.0 |
| nvcc | 12.8.x |
| diffusion pipe | latest |
| code server | latest |
Installed Attentions
Wheels
| Package | Version |
|---|---|
| flash_attn | 2.8.3 |
| sageattention | 2.2.0 |
Build for
| Processor | Compute Capability | SM |
|---|---|---|
| RTX A5000 | 8.6 | sm_86 |
| RTX 4090 | 8.9 | sm_89 |
Environment Variables
Authentication Tokens
| Token | Environment Variable |
|---|---|
| Huggingface | HF_TOKEN |
| Code Server | PASSWORD |
Huggingface model configuration
| Type | Model | *** | /workspace/models/ |
|---|---|---|---|
| File | HF_MODEL[1-20] | HF_MODEL_NAME[1-20] | HF_MODEL_DIR[1-20] |
| Dir | HF_FULL_MODEL[1-20] | HF_MODEL_DIR[1-20] |
Connection options
Services
| Service | Port |
|---|---|
| Tensorboard | 6006 (HTTP) |
| Code Server | 9000 (HTTP) |
| SSH/SCP | 22 (TCP) |
Websites
- https://github.com/tdrussell/diffusion-pipe
- https://github.com/coder/code-server
- https://www.tensorflow.org/tensorboard
- https://huggingface.co/docs/huggingface_hub/index
- https://github.com/Dao-AILab/flash-attention
Supported models
- https://github.com/tdrussell/diffusion-pipe/blob/main/docs/supported_models.md
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 run-diffusion-pipe 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/ls250824/run-diffusion-pipe:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull ls250824/run-diffusion-pipe:<标签>
镜像拉取常见问题
功能
错误码
用户好评
来自真实用户的反馈，见证轩辕镜像的优质服务
oldzhang
运维工程师
Linux服务器
5
"Docker访问体验非常流畅，大镜像也能快速完成下载。"