- 【質問】dfl【その4】
390 ：名無しさん＠お腹いっぱい。[sage]：2022/07/05(火) 16:17:42.98 ID:I+5OUQFP0 - 英語での情報だから曖昧だけど
32GB RAMと24スレッドCPU(AMDかIntelなのかコア数も不明) 2080Ti×3
で3つの別のモデルをトレーニングできた人がいるみたいだから一応できるんじゃないかな
DeepFaceLab_NVIDIA_RTX3000_series/_internal/DeepFaceLab/models/Model_SAEHD/Model.pyをメモ帳とかにドラッグして開いて
669行目のcpu_count = multiprocessing.cpu_count() って所を
cpu_count = min(multiprocessing.cpu_count(), 8) に書き換えて保存したら動作するようになったらしい
注意点は2番目以降に実行したモデルは設定に関係無く学習速度が半分に低下するっぽい？のと
動かない場合は仮想メモリを更に増やしたりモデルの設定を落としたりとか
後はpython詳しくないから分からないけどCPUコア数が少ない場合はcpu countの最後の「8」を変える必要とかあるかも
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- 【質問】dfl【その4】
392 ：名無しさん＠お腹いっぱい。[sage]：2022/07/05(火) 16:58:46.76 ID:I+5OUQFP0 - GPUも詳しくないから俺からは何とも言えないんだけど
3000番代は3090と対応マザボしかNV LINKできないのとNV LINKなら1つの同じモデルを倍のVRAMと1.5倍速位で学習できるのは知ってたが
それぞれ別のモデルを動かす場合もNV LINKって必要なのかね？
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- 【質問】dfl【その4】
394 ：名無しさん＠お腹いっぱい。[sage]：2022/07/05(火) 18:06:45.32 ID:I+5OUQFP0 - 2GPU動かせる余裕さえあれば意外と簡単なんだな 解決して良かったわ
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- 【質問】dfl【その4】
396 ：名無しさん＠お腹いっぱい。[sage]：2022/07/05(火) 23:58:07.95 ID:I+5OUQFP0 - まぁ単純に1枚につき1つのモデルを学習してるだけだからGPU的にはいつも通りの事だよね
2枚刺せるケースのスペースとか2枚フルで動かしても余裕な電源容量があれば問題無いんじゃない？
エアフローが悪かったりすると熱が凄そうだけど
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