2025-09-09 11:41:59 +08:00
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## Quickstart
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### 构建镜像
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```bash
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docker build -t text2video:v0.1 .
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```
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2025-09-19 10:29:47 +08:00
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其中基础镜像 mlu370-pytorch:v25.01-torch2.5.0-torchmlu1.24.1-ubuntu22.04-py310 联系寒武纪厂商技术支持可获取
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2025-09-09 11:41:59 +08:00
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### 模型下载
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模型地址：https://modelscope.cn/models/iic/text-to-video-synthesis
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并放到目录：`/mnt/contest_ceph/zhanghao/models/iic/text-to-video-synthesis`（如更改目录，请修改后面的执行脚本中的模型路径）
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### 测试程序
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1. 准备输入数据集，可以参考示例`dataset.json`
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2. 在docker镜像里运行测试程序，会根据`dataset.json`内容，在`output`目录下生成视频文件。
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```bash
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./run_in_docker.sh
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```
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## 测试结果
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| | A100 平均生成时间（秒） | MLU-x4 平均生成时间（秒） | MLU-x8 平均生成时间（秒）|
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| 时间 | 12 | 37 | 45
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