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NVIDIA y Hugging Face han lanzado conjuntamente una integración de NeMo Automodel con la biblioteca Diffusers que permite a cualquier persona ajustar finamente modelos de imagen Flux y modelos de video Wan en múltiples GPUs — sin escribir una sola línea de código de entrenamiento distribuido.
nemo-automodel.Históricamente, escalar un ajuste fino de Diffusers más allá de una sola GPU implicaba lidiar con DistributedDataParallel de PyTorch, configuraciones de Accelerate o archivos YAML de DeepSpeed — ninguno de los cuales resulta amigable para alguien cuya habilidad principal es crear prompts y curar imágenes de entrenamiento. NeMo Automodel envuelve todo eso en una única llamada al estilo AutoModel.from_pretrained(). Apuntas a un punto de control de Flux o Wan, pasas tu conjunto de datos, estableces un número de GPUs y la biblioteca gestiona automáticamente el paralelismo de tensores, el guardado de gradientes y la precisión mixta bf16/fp8.
El resultado práctico: un ajuste fino que antes requería una potente A100 individual ahora puede distribuirse entre varias tarjetas más pequeñas — o completarse más rápido en el mismo hardware. Para los creadores que construyen adaptaciones personalizadas al estilo LoRA de Flux.1 Dev sobre un sujeto, estilo o producto, eso significa ciclos de iteración más cortos entre ejecuciones de entrenamiento y pruebas de prompts.
Flux.1 Dev se ha convertido en uno de los modelos base más populares para la generación de imágenes personalizadas — puedes explorar los ajustes finos de la comunidad en el catálogo de modelos de Charmloop para ver lo amplio que ya es el rango de estilos. La integración con NeMo añade un camino creíble para entrenar tu propio adaptador de Flux sin dependencia de proveedores en la nube: el formato del punto de control sigue siendo Diffusers estándar, por lo que el resultado funciona en cualquier lugar que ejecute inferencia con Diffusers.
El soporte para Wan 2.1 es el ángulo más novedoso. El ajuste fino de video ha ido por detrás del ajuste fino de imagen aproximadamente un año en términos de herramientas accesibles, y el entrenamiento de video multi-GPU ha sido aún más restringido. Poder ajustar finamente un modelo de difusión de video con metraje personalizado — un estilo de movimiento específico, un personaje, un producto — usando la misma API que un modelo de imagen es un paso significativo hacia flujos de trabajo de generación de video que realmente respondan a los datos de entrenamiento específicos del creador.
El resultado de una ejecución de NeMo Automodel es un directorio de puntos de control estándar de Diffusers. Eso significa que no hay paso de conversión ni manipulación de formatos — cárgalo con DiffusionPipeline.from_pretrained() y genera. Para los equipos que ya usan Diffusers en un pipeline de producción, la integración tiene una fricción prácticamente nula en el lado de la inferencia.
Una variedad de salidas de LoRA y ajuste fino completo que demuestran la consistencia de estilo y sujeto alcanzable con NeMo Automodel.
Imagen: Hugging Face Blog
Los creadores que quieran experimentar con el ajuste fino antes de comprometerse con una ejecución de entrenamiento pueden comenzar con el generador de imágenes de Charmloop para evaluar qué produce un modelo Flux base sobre su sujeto objetivo — y luego usar esos resultados de prompts para curar un conjunto de entrenamiento más preciso. La sección de guías también cubre los fundamentos de preparación de conjuntos de datos que se aplican directamente a este tipo de trabajo con modelos personalizados.
El paquete nemo-automodel está disponible en PyPI ahora. NVIDIA y Hugging Face han indicado que el soporte para modelos adicionales — probablemente incluyendo otras arquitecturas de difusión de video — seguirá a medida que la integración madure.