背景介绍
Flux 参数量很大 (包括 ext encoder2, autoencoder, 以及 diffusion model) ， 使用Diffusers推理，显存占用 30GB。
有大佬做了 NF4 版本，效果依旧能打。所以本文使用 diffusers 推理 NF4版本的 Flux.1
本文重点
1：flux.1-dev-nf4 国内镜像加速下载
2：依赖环境安装
3：使用diffusers 推理 flux.1-dev-nf4 模型（我是批量跑图，所以需要这个）
模型下载
# 国内镜像加速 export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com huggingface-cli do总结
### 文章总结**主题简介**：
本文是关于如何在资源受限（如显存占用高）的情况下，利用国内镜像加速下载Flux.1-dev-NF4模型，并通过Diffusers库进行推理的详细指南。Flux模型因其庞大的参数量（包括ext encoder2、autoencoder和diffusion model），在常规条件下运行会占用大量显存（如30GB）。然而，通过NF4版本的优化，其效果依旧出色，因此，本文聚焦于如何高效地使用NF4版本的Flux.1模型进行推理。
**核心内容**：
1. **Flux.1-dev-NF4国内镜像加速下载**：本文提供了一个解决方案，通过设置环境变量来配置Hugging Face模型的国内镜像地址，从而加速Flux.1-dev-NF4模型的下载过程，提高下载效率和稳定性。
2. **依赖环境安装**：为了确保模型的顺利推理，文中还介绍了必要的依赖环境安装步骤。这些依赖包括但不限于Diffusers库及其他可能需要的Python包，确保用户的运行环境能够支持模型的加载与推理。
3. **使用Diffusers推理Flux.1-dev-NF4模型**：本文的重点在于展示如何通过Diffusers库来执行Flux.1-dev-NF4模型的推理操作。特别是，针对需要批量处理图像的需求，文章提供了具体的实践方法和思路，帮助用户高效地利用模型生成或处理多个图像。
**实际操作指导：**
- 为加速下载，设置环境变量`HF_ENDPOINT`为Hugging Face的国内镜像地址。
- 通过`huggingface-cli`命令加上适当的选项（文中未完整展示，可能需要补充或参考Hugging Face官方文档来完成具体命令）从镜像站点下载Flux.1-dev-NF4模型。
- 安装所有必需的依赖环境，特别是Diffusers库，为后续模型推理做准备。
- 使用Diffusers库的API加载并运行Flux.1-dev-NF4模型进行批量图像推理。
总之，本文为使用和优化Flux.1-dev-NF4模型提供了全面而实用的指导，特别适合需要在资源有限环境下进行大规模图像生成与处理的用户。 codehugging faceclidiffusionhuggingface图像生成api解决方案python批量处理稳定性模型生成模型推理python包
