AIGC训练营我测试，用基础模型，训练768*512，28step，1batch，生成2张图大概1？

根据您的描述，您在 AIGC 训练营中使用基础模型进行训练，训练参数为 768*512，28step，1batch，生成 2 张图的成本大约为 1 元。后来您调整了函数计算的资源配置，将显存从 16G 降低至 8G，并再次进行了测试。

根据您的描述，由于调整了函数计算的资源配置，具体的训练成本可能会有所变化，但是可以尝试根据具体的训练需求和成本预算，合理配置资源，以达到更高的性价比。需要注意的是，资源配置的调整可能会影响训练效果和速度，因此需要根据实际情况进行合理的权衡和调整。

根据您的描述，您尝试通过降低函数计算的资源配额来降低费用，但在相同生成2张图的情况下，并没有看到明显的费用降低。这可能是因为：

1. 费用计算不仅取决于函数计算的资源配额，还取决于数据传输、存储等其他因素。请确保您考虑了所有相关的费用项目，以全面评估费用变化。

2. 由于训练任务的规模减小（例如降低了显存），导致任务执行时间变长，从而抵消了资源配额降低所带来的费用减少。费用计算通常是基于使用的实际时间和资源。

3. 某些特定的训练任务可能对资源的要求较高，无论您如何调整资源配额，都难以大幅降低费用。这取决于模型的复杂性、数据量和训练算法等因素。

如果您希望进一步降低费用，增加性能或缩短训练时间，可以考虑以下几点：

1. 优化模型和算法：通过优化模型、算法和超参数设置，尝试减少训练所需的资源和时间，从而降低费用。

2. 使用更高效的硬件：考虑使用性价比更高的硬件设备，例如云服务器GPU实例或定制AI芯片，以获得更好的性能和资源利用率。

3. 数据增强技术：通过数据增强技术，如旋转、缩放和裁剪等，扩充训练数据集的多样性，提高模型泛化能力，并减少对大规模数据集的需求。

4. 并行化训练：使用分布式训练框架，将训练任务划分为多个子任务，并在多个计算节点上并行执行，从而加速训练过程。

请注意，具体的优化策略和效果会因您的训练任务、模型结构和数据特点而有所不同。建议您根据实际情况进行尝试和优化，以找到最适合您需求的解决方案。

配置和时间并不是线性的，所以要你测试。，此回答整理自钉群“【答疑群】人人都是创作家，Serverless 部署 AIGC 场景