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Tutorial de Diffusers

Série de tutoriais de Hugging Face Diffusers, com scripts na pasta scripts e instalação local usando uv e PyTorch com CUDA 13.2.

Pré-requisitos

  • Python instalado.
  • uv instalado e disponível no terminal.
  • GPU NVIDIA e driver compatível com a versão CUDA do PyTorch instalada.

1. Obter o repositório

git clone https://github.com/DEVAIEXP/diffusers-tutorial.git
cd diffusers-tutorial

Se você já está na pasta do projeto, siga para a criação do ambiente virtual.

2. Criar e ativar o ambiente virtual

No Windows, usando PowerShell:

uv venv
.\.venv\Scripts\Activate.ps1

No Linux ou macOS, a ativação é feita com source .venv/bin/activate. A instalação CUDA abaixo é destinada a máquinas com GPU NVIDIA compatível.

3. Instalar as dependências

Instale Diffusers, Transformers e Torchvision na mesma linha, usando o índice do PyTorch para CUDA 13.2:

uv pip install "diffusers[torch]" transformers torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu132

O extra diffusers[torch] inclui as dependências de integração com PyTorch. O transformers fornece os componentes de modelos de texto, e o torchvision oferece utilitários de visão computacional.

Suporte opcional à quantização

Para acompanhar os tutoriais que utilizam quantização com bitsandbytes, instale também essa biblioteca com o ambiente virtual ativado:

uv pip install bitsandbytes

Suporte opcional à compilação com Triton

A etapa 4 (scripts/quickstart/tutorial_step_4.py) utiliza compile_repeated_blocks(fullgraph=True) para compilar os blocos repetidos do transformer com torch.compile. Para acompanhar essa etapa, instale o Triton com o ambiente virtual ativado, usando o comando correspondente ao seu sistema operacional.

Windows (PowerShell):

uv pip install "triton-windows==3.7.1.post27"

Linux:

uv pip install "triton>=3.7,<3.8"

Instalação opcional do SDNQ para a etapa 5

Para acompanhar a etapa 5 da série, instale também a biblioteca sdnq com o ambiente virtual ativado:

uv pip install sdnq

4. Verificar a instalação

python -c "import torch, diffusers, transformers, torchvision; print('PyTorch:', torch.__version__); print('CUDA do PyTorch:', torch.version.cuda); print('GPU disponível:', torch.cuda.is_available())"

Confira se CUDA do PyTorch corresponde a 13.2 e se GPU disponível retorna True antes de executar o exemplo com CUDA.

5. Acompanhar a série de tutoriais

Os scripts da série ficam na pasta scripts, organizados por tutorial. Execute os comandos a partir da raiz do repositório, com o ambiente virtual ativado.

Quickstart — etapa 1

O script scripts/quickstart/tutorial_step_1.py carrega o modelo Tongyi-MAI/Z-Image com DiffusionPipeline e gera uma imagem a partir de um prompt de texto, usando CUDA e 25 passos de inferência.

python scripts/quickstart/tutorial_step_1.py

Na primeira execução, os arquivos do modelo são baixados. A imagem gerada é salva em outputs/z_image/result.png. A pasta outputs/ está no .gitignore para manter os resultados gerados fora do versionamento.

Referências