mochi 비디오 생성 모델 빌드

git clone https://github.com/genmoai/models
cd models 
conda create -n mochi -y python==3.11.3
conda activate mochi
pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install -e . --no-build-isolation
pip install https://github.com/kingbri1/flash-attention/releases/download/v2.7.4.post1/flash_attn-2.7.4.post1+cu124torch2.6.0cxx11abiFALSE-cp311-cp311-win_amd64.whl
pip install -r requirements.txt
conda install anaconda::click
#torch(compiled with cuda)가 한 번 덮어쓰기 되었을 수 있으니 다시 한 번 설치한다.
pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
python ./scripts/download_weights.py weights/

위의 코드를 실행하면 모델 다운로드가 시작됨.

40GB에 달하는 매우 무거운 모델이 다운로드 되고 있음을 알 수 있다.

python ./demos/gradio_ui.py --model_dir weights/ --cpu_offload

다음과 같은 UI가 나온다.

모델을 generate를 누르면 모델이 다운로드 된며 실행된다. 모델의 용량이 메우 크기 때문에 다음과 같이 conda의 cache가 저장된 디렉터리를 지정해주는게 좋다고 생각한다.

conda config --show pkgs_dirs
conda config --add pkgs_dirs Q:/conda_cache 

일단 Q 드라이브가 용량이 남아 돌기 때문에 해당 드라이브에 캐시 저장을 위한 디렉터리를 만들고 그 경로로 지정해주었다.

효과가 있을지는 모르지만 일단 안하는 것보다 낫다고 생각하기 때문에

딱히 효과는 없는 것 같다.

conda 경로 다른 드라이브로 설정하기

이에 대해 올린 게시물이 있으니 참고하자. 효과가 좋았다.

일단 긴긴 다운로드의 시간을 보내야 한다.

근데 막상 돌려보니 vram부족으로 안된다…

그냥 wan2.1이 낫다.