Em di demên balkêş de dijîn, her hefte bi ragihandinên li ser teknolojiya pêşkeftî. OpenAI tenê modela nivîs-bi-wêne ya pêşkeftî DALLE 2 derxist.
Tenê çend kesan zû gihîştina pergalek nû ya AI-yê ku dikare ji danasînên zimanê xwezayî grafîkên realîst biafirîne. Hîn jî ji gel re girtî ye.
Stability AI paşê berdan Belavbûna Stable model, guhertoyek çavkaniya vekirî ya DALLE2. Vê destpêkirinê her tişt guhertiye. Mirov li seranserê înternetê encamên bilez diweşandin û ji hunera realîst matmayî diman.
Diffusion Stable çi ye?
Belavbûna Stable modelek fêrbûna makîneyê ye ku karibe ji nivîsê wêneyan biafirîne, wêneyan li gorî nivîsê biguhezîne, û hûrguliyên li ser wêneyên kêm-çareseriyê an hûrgulî tijî bike.
Ew li ser mîlyaran wêneyan hate perwerde kirin û dikare encamên wekhev bide DALL-E2 û MidJourney. Stability AI ew îcad kir, û di 22ê Tebaxa 2022an de ji raya giştî re hat eşkere kirin.
Lê digel çavkaniyên hesabker ên herêmî yên tixûbdar, modela Diffusion Stable demek dirêj digire da ku wêneyên kalîteya bilind biafirîne. Rêvekirina modela serhêl bi karanîna peydakerek ewr ji me re hema hema çavkaniyên hesabker ên bêdawî peyda dike û dihêle ku em pir zûtir encamên hêja bistînin.
Mêvandarkirina modelê wekî karûbarek mîkro di heman demê de dihêle ku sepanên din ên afirîner bi hêsanî potansiyela modelê bikar bînin bêyî ku bi tevliheviyên xebitandina modelên ML-ê serhêl re mijûl bibin.
Di vê postê de, em ê hewl bidin ku nîşan bidin ka meriv çawa modelek belavkirina stabîl pêşve dixe û wê li AWS-ê bicîh dike.
Dabeşkirina stabîl ava bikin û bicîh bikin
BentoML û Karûbarên Webê yên Amazon EC2 du vebijark in ji bo mêvandariya modela Diffusion Stable serhêl. BentoML ji bo pîvandinê çarçoveyek çavkaniyek vekirî ye fêrbûna makîneyê xizmetên. Bi BentoML re, em ê karûbarek belavbûna pêbawer ava bikin û wê li AWS EC2 bi cih bikin.
Amadekirina jîngehê û dakêşana modela belavbûna stabîl
Pêdiviyan saz bikin û depoyê klon bikin.
Hûn dikarin modela Diffusion Stable hilbijêrin û dakêşin. Rastiya yekane ji bo CPU an GPU-yên ku ji 10 GB VRAM mezintir e maqûl e. Nîv rastbûn ji bo GPU-yên ku ji 10 GB VRAM kêmtir in îdeal e.
Avakirina Belavbûna Stable
Em ê karûbarek BentoML ava bikin da ku modela li pişt a API'yê ya RESTful. Mînaka jêrîn ji bo pêşbîniyê modela yekane rast û modula service.py bikar tîne da ku karûbarê bi mantiqa karsaziyê ve girêbide. Em dikarin fonksiyonên wekî API-ê bi nîşankirina wan bi @svc.api eşkere bikin.
Wekî din, em dikarin di pîvanan de celebên ketin û derketinê yên API-ê diyar bikin. Mînakî, xala dawiya txt2img têketinek JSON distîne û encamek Wêne çêdike, lê xala dawiya img2img Wêneyek û têketinek JSON qebûl dike û encamek Wêne vedigerîne.
StableDiffusionRunnable mantiqa encamdana bingehîn diyar dike. The runnable berpirsiyar e ku rêbazên lûleya txt2img-ê ya modelê bimeşîne û têketinên têkildar bişîne. Ji bo xebitandina mantiqa encamdana modelê di API-yan de, Runnerek xwerû ji StableDiffusionRunnable tê çêkirin.
Dûv re, emrê jêrîn bikar bînin ku ji bo ceribandinê karûbarek BentoML bidin destpêkirin. Herêmî dimeşîne Modela Belavbûna Stable Encama li ser CPU-yan pir sist e. Pêvajoya her daxwazek nêzîkê 5 hûrdem digire.
Nivîsar bi wêne
Derketina nivîsê ji wêneyê re
Pelê bentofile.yaml pel û girêdanên pêwîst diyar dike.
Fermana jêrîn bikar bînin ku bento ava bikin. Bento ji bo karûbarek BentoML forma belavkirinê ye. Ew arşîvek xweser e ku hemî dane û mîhengên ku ji bo destpêkirina karûbarê hewce ne dihewîne.
Bentoya Belavkirina Stable qediya. Ger we nikarîbû bento bi rêkûpêk biafirînin, netirsin; hûn dikarin modela pêş-avakirî bi karanîna emrên ku di beşa paşîn de têne navnîş kirin dakêşin.
Modelên Pêş-avakirin
Li jêr modelên pêş-avakirinê hene:
Modela Belavbûna Stable li EC2 bicîh bikin
Ji bo bicihkirina bento li EC2, em ê bentoctl bikar bînin. bentoctl dikare bihêle ku hûn bentoyên xwe li her yekê bicîh bikin platforma ewr Terraform bikar tîne. Ji bo ku pelên Terraform ava bikin û bicîh bikin, operatorê AWS EC2 saz bikin.
Di pelê deployment config.yaml de, veqetandin jixwe hate mîheng kirin. Ji kerema xwe bi dilxwazî li gorî daxwazên xwe biguherînin. Bento ji hêla xwerû ve li ser mêvandarek g4dn.xlarge bi ser ve tê bicîh kirin Fêrbûna Kûr AMI GPU PyTorch 1.12.0 (Ubuntu 20.04) AMI li herêma us-rojava-1.
Naha pelên Terraform biafirînin. Wêneyê Docker biafirînin û wê li AWS ECR bar bikin. Li gorî firehiya weya we ve girêdayî, barkirina wêneyê dibe ku demek dirêj bigire. Li ser bicîhkirina bento li AWS EC2, pelên Terraform bikar bînin.
Ji bo gihîştina Swagger UI, bi konsolê EC2 ve girêdin û navnîşana IP-ya giştî di gerokek de vekin. Di dawiyê de, heke karûbarê BentoML ya Stable Diffusion êdî ne hewce ye, bicîhkirinê rakin.
Xelasî
Divê hûn karibin bibînin ka SD û modelên hevalbendên wê çiqas balkêş û hêzdar in. Wext dê diyar bike ka em ê li ser têgehê bêtir dubare bikin an berbi nêzîkatiyên sofîstîketir biçin.
Lêbelê, niha însiyatîf hene ku ji bo perwerdekirina modelên mezintir bi verastkirinên ku ji derdorê û rêwerzan çêtir fam bikin hene. Me hewl da ku karûbarê Belavkirina Stable bi karanîna BentoML pêşve bixin û wê li AWS EC2 bicîh bikin.
Me karîbû modela Diffusion-a Stable li ser nermalava bihêztir bimeşînin, wêneyên bi derengiya kêm biafirînin, û bi belavkirina karûbarê li ser AWS EC2 ji yek komputerek wêdetir dirêj bikin.
Leave a Reply