اسان دلچسپ وقتن ۾ رهون ٿا، هر هفتي جديد ٽيڪنالاجي بابت اعلانن سان. OpenAI صرف جاري ڪيو جديد متن کان تصويري ماڊل DALLE 2.
صرف ڪجهه ماڻهن هڪ نئين AI سسٽم تائين ابتدائي رسائي حاصل ڪئي جيڪا قدرتي ٻولي جي وضاحتن مان حقيقي گرافڪس ٺاهي سگهي ٿي. اهو اڃا تائين عوام لاء بند آهي.
استحڪام AI پوء جاري ڪيو مستحڪم پکيڙ ماڊل، DALLE2 جو هڪ کليل ذريعو قسم. هن لانچ هر شيء کي تبديل ڪري ڇڏيو آهي. انٽرنيٽ تي سڀئي ماڻهو جلدي نتيجا شايع ڪري رهيا هئا ۽ حقيقت پسند فن کان حيران ٿي رهيا هئا.
Stable Diffusion ڇا آهي؟
مستحڪم پکيڙ هڪ مشين لرننگ ماڊل آهي جيڪو متن مان تصويرون ٺاهڻ جي قابل آهي، متن جي لحاظ کان تصويرن کي تبديل ڪرڻ، ۽ گهٽ-ريزوليوشن يا گهٽ-تفصيل تصويرن تي تفصيل ڀرڻ جي قابل آهي.
اهو اربين فوٽن تي تربيت ڪئي وئي ۽ ان جي برابر نتيجا پهچائي سگهي ٿي ڊيل-اي2 ۽ وچ سفر. استحڪام AI ان کي ايجاد ڪيو، ۽ اهو 22 آگسٽ 2022 تي عام ڪيو ويو.
پر محدود مقامي ڪمپيوٽيشنل وسيلن سان، اسٽيبل ڊفيوشن ماڊل اعليٰ معيار جون تصويرون ٺاهڻ ۾ گهڻو وقت وٺندو آهي. ڪلائوڊ فراهم ڪندڙ استعمال ڪندي ماڊل آن لائن هلائڻ اسان کي تقريباً لامحدود ڪمپيوٽيشنل وسيلا مهيا ڪري ٿو ۽ اسان کي تمام تيزيءَ سان شاندار نتيجا حاصل ڪرڻ جي اجازت ڏئي ٿو.
مائيڪرو سروس جي طور تي ماڊل کي ميزباني ڪرڻ ٻين تخليقي ايپس کي پڻ اجازت ڏئي ٿي ته ماڊل جي صلاحيت کي وڌيڪ آسانيءَ سان استعمال ڪن، بغير ڪنهن پيچيدگيءَ جي آن لائن ML ماڊلز کي هلائڻ جي.
هن پوسٽ ۾، اسان اهو ڏيکارڻ جي ڪوشش ڪنداسين ته ڪيئن هڪ مستحڪم ڊفيوشن ماڊل ٺاهي ۽ ان کي AWS تي ترتيب ڏيو.
اسٽيبل ڊفيوشن جي تعمير ۽ ترتيب ڏيو
بينٽو ايم ايل ۽ Amazon Web Services EC2 ٻه آپشن آھن ھوسٽنگ لاءِ Stable Diffusion ماڊل آن لائن. BentoML اسڪيلنگ لاءِ هڪ اوپن سورس فريم ورڪ آهي مشين جي سکيا خدمتون. BentoML سان، اسان هڪ قابل اعتماد تقسيم سروس ٺاهينداسين ۽ ان کي AWS EC2 تي ترتيب ڏينداسين.
ماحول جي تياري ۽ مستحڪم diffusion ماڊل ڊائون لوڊ
ضرورتن کي انسٽال ڪريو ۽ مخزن کي ڪلون ڪريو.
توھان چونڊيو ۽ ڊائون لوڊ ڪري سگھوٿا اسٽيبل ڊفيوشن ماڊل. سنگل سڌائي CPUs يا GPUs لاءِ موزون آهي 10GB کان وڌيڪ VRAM سان. اڌ سڌائي 10GB VRAM کان گھٽ GPUs لاءِ مثالي آھي.
اسٽيبل ڊفيوشن جي تعمير
اسان هڪ BentoML خدمت ٺاهينداسين جيڪو ماڊل جي پويان خدمت ڪرڻ لاءِ ريسٽ اي اين پي. هيٺيون مثال اڳڪٿي لاءِ واحد درست نموني استعمال ڪري ٿو ۽ خدمت کي ڪاروباري منطق سان ڳنڍڻ لاءِ service.py ماڊل. اسان انهن کي @svc.api سان ٽيگ ڪندي APIs جي طور تي افعال کي بي نقاب ڪري سگھون ٿا.
ان کان علاوه، اسان وضاحت ڪري سگھون ٿا APIs جي ان پٽ ۽ آئوٽ قسم جا پيرا ميٽرز ۾. txt2img endpoint، مثال طور، هڪ JSON انپٽ حاصل ڪري ٿو ۽ هڪ تصويري آئوٽ پيدا ڪري ٿو، جڏهن ته img2img آخري پوائنٽ هڪ تصوير ۽ JSON ان پٽ کي قبول ڪري ٿو ۽ هڪ تصويري آئوٽ واپس ڏئي ٿو.
هڪ StableDiffusionRunnable ضروري انفرنس منطق کي بيان ڪري ٿو. رننبل ماڊل جي txt2img پائپ طريقن کي هلائڻ ۽ لاڳاپيل ان پٽن ۾ موڪلڻ جو انچارج آهي. APIs ۾ ماڊل انفرنس منطق کي هلائڻ لاء، ھڪڙو ڪسٽم رنر StableDiffusionRunnable مان ٺاھيو ويو آھي.
پوء، ھيٺ ڏنل حڪم استعمال ڪريو ٽيسٽ لاء BentoML سروس شروع ڪرڻ لاء. مقامي طور تي هلندڙ مستحڪم ڊفيوشن ماڊل سي پي يوز تي اندازو تمام سست آهي. هر درخواست تي عمل ڪرڻ ۾ اٽڪل 5 منٽ لڳندا.
تصوير ڏانهن متن
ٽيڪسٽ کان تصوير جي پيداوار
bentofile.yaml فائل گهربل فائلن ۽ انحصار کي بيان ڪري ٿو.
بينٽو ٺاهڻ لاءِ ھيٺ ڏنل حڪم استعمال ڪريو. هڪ Bento هڪ BentoML خدمت لاء تقسيم فارميٽ آهي. اهو هڪ خود مختيار آرڪائيو آهي جنهن ۾ شامل آهي سڀني ڊيٽا ۽ ترتيبن جي خدمت شروع ڪرڻ جي ضرورت آهي.
Stable Diffusion bento مڪمل ڪيو ويو آهي. جيڪڏهن توهان بينٽو کي صحيح طريقي سان پيدا ڪرڻ جي قابل نه هئا، خوف نه ڪريو؛ توھان ڊائون لوڊ ڪري سگھوٿا اڳ ۾ ٺهيل ماڊل استعمال ڪندي ايندڙ سيڪشن ۾ ڏنل حڪمن کي استعمال ڪندي.
ماڊل اڳ تعمير
هيٺيان ماڊل اڳ تعمير ٿيل آهن:
EC2 تي مستحڪم ڊفيوشن ماڊل کي ترتيب ڏيو
EC2 تي bento کي ترتيب ڏيڻ لاء، اسان استعمال ڪنداسين bentoctl. bentoctl توهان کي اجازت ڏئي سگهي ٿو توهان جي بينٽوس کي ڪنهن به ترتيب ڏيڻ لاء ڪلائوڊ پليٽ فارم Terraform استعمال ڪندي. Terraform فائلون ٺاھڻ ۽ لاڳو ڪرڻ لاءِ، انسٽال ڪريو AWS EC2 آپريٽر.
ڊيپلائيمينٽ config.yaml فائل ۾، ڊيپلائيمينٽ اڳ ۾ ئي ترتيب ڏني وئي آهي. مھرباني ڪري پنھنجي ضرورتن کي تبديل ڪرڻ لاء آزاد محسوس ڪريو. بينٽو ڊفالٽ طور تي هڪ g4dn.xlarge ميزبان تي ترتيب ڏنل آهي گروي سکيا AMI GPU PyTorch 1.12.0 (Ubuntu 20.04) AMI آمريڪا-اولهه-1 علائقي تي.
ھاڻي ٺاھيو Terraform فائلون. Docker تصوير ٺاھيو ۽ ان کي AWS ECR تي اپ لوڊ ڪريو. توهان جي بينڊوڊٿ تي منحصر ڪري ٿي، تصوير اپ لوڊ ٿيڻ ۾ گهڻو وقت لڳي سگھي ٿو. bento کي AWS EC2 تي ترتيب ڏيڻ تي، Terraform فائلون استعمال ڪريو.
Swagger UI تائين رسائي حاصل ڪرڻ لاءِ، EC2 ڪنسول سان ڳنڍيو ۽ برائوزر ۾ عوامي IP پتو کوليو. آخرڪار، جيڪڏهن مستحڪم ڊفيوشن BentoML سروس وڌيڪ گهربل نه آهي، ڊيپلائيشن کي هٽايو.
ٿڪل
توهان کي ڏسڻ گهرجي ته ڪيئن دلچسپ ۽ طاقتور SD ۽ ان جا ساٿي ماڊل آهن. وقت ٻڌائيندو ته ڇا اسان تصور تي اڳتي وڌنداسين يا وڌيڪ نفيس طريقن ڏانهن اڳتي وڌنداسين.
تنهن هوندي به، في الحال شروعاتون جاري آهن وڏن ماڊلز کي تربيت ڏيڻ لاءِ ترتيبن سان گڏ ماحول ۽ هدايتن کي بهتر سمجهڻ لاءِ. اسان BentoML استعمال ڪندي مستحڪم ڊفيوشن سروس کي ترقي ڪرڻ جي ڪوشش ڪئي ۽ ان کي AWS EC2 تي لڳايو.
اسان وڌيڪ طاقتور هارڊويئر تي اسٽيبل ڊفيوشن ماڊل کي هلائڻ جي قابل هئاسين، گهٽ دير سان تصويرون ٺاهيون، ۽ AWS EC2 تي خدمت کي ترتيب ڏيڻ سان هڪ ڪمپيوٽر کان اڳتي وڌايو.
جواب ڇڏي وڃو