在一个由196个H100 GPU组成的集群上，从头开始训练一个文本到视频模型。

该内容详细介绍了开源Text-to-Video模型Open-Sora 1.2的开发和训练过程，使用了大量的计算资源，具体来说是28,000个H100 GPU小时。这个内容特别引人注目的地方在于在GitHub上分享了一份全面的指南，这不仅仅是对项目的报告，更是其他领域从业者的实用手册。该指南涵盖了分布式训练中常见和复杂的挑战，比如跨GPU集群进行调试和处理收敛问题，这对于规模化机器学习从业者来说是至关重要的痛点。此外，它提供了有效的训练监控见解和并行化数据集准备策略，这对于优化机器学习工作流的效率至关重要。通过邀请反馈和以pull requests形式提供贡献，表明了作者致力于社区驱动的发展。这个内容对于对大规模机器学习项目感兴趣的人来说可能是一个宝贵的资源，特别是在新兴的Text-to-Video合成领域。- 使用28,000 H100 GPU小时从头开始训练了一个开源的文本到视频模型（Open-Sora 1.2） - 提供了一个在GitHub上的指南，分享了一些他们在训练过程中学到的经验教训 - 指南涵盖了分布式训练中的关键挑战，如使用py-spy进行分布式调试、处理集群范围的问题、NCCL错误和收敛问题 - 提供了训练监控方法，展示了多阶段训练配方在特定训练小时后的预期结果 - 并行化数据集准备的方法，包括如何在集群上高效地并行化预处理任务 - 提供了指南的链接，欢迎查看并提出建议（欢迎提交PR）