Stabiler Diffusions-Tutorial: Erstellen einer API auf GCP-VM-Instanz

Verständnis von Stable Diffusion: Ein revolutionäres KI-Tool

Stable Diffusion ist ein fortgeschrittenes Deep-Learning-Modell, das 2022 eingeführt wurde und darauf abzielt, textuelle Beschreibungen in atemberaubende Bilder zu transformieren. Dieses hochmoderne Text-zu-Bild-Modell hat immense Beliebtheit erlangt, da es in der Lage ist, detaillierte visuelle Darstellungen auf Basis einfacher Text-Eingaben zu generieren. Neben der Bildgenerierung dient Stable Diffusion auch mehreren Zwecken wie Inpainting, Outpainting und der Erzeugung von bild-zu-Bild-Übersetzungen, die durch Textaufforderungen geleitet werden. Stability.ai hat eine entscheidende Rolle in der Entwicklung des Modells gespielt und sichergestellt, dass es an der Spitze der kreativen KI-Technologie bleibt.

So erstellen Sie ein Google Cloud Platform (GCP)-Konto

Wenn Sie die Leistung von Stable Diffusion nutzen möchten, besteht der erste Schritt darin, ein GCP-Konto zu erstellen. Folgen Sie diesen Schritten:

1. Besuchen Sie die GCP Free Tier-Seite.
2. Richten Sie ein Abrechnungskonto ein, da die Nutzung von GPUs Abrechnungsinformationen erfordert.
3. Überlegen Sie, ein Budget mit Warnmeldungen festzulegen, um die Kosten effektiv zu verwalten.

Anfordern des GPU-Zugangs in Ihrem GCP-Projekt

Nachdem Sie Ihr GCP-Konto erstellt haben, müssen Sie die Compute Engine API aktivieren:

1. Gehen Sie zur Seite APIs & Dienste.
2. Suchen Sie nach der Compute Engine API und klicken Sie auf Aktivieren.
3. Beantragen Sie die Berechtigung zur Erstellung virtueller Maschinen mit GPU, indem Sie zur Seite Quoten gehen. Filtern Sie nach GPUs und beantragen Sie eine Erhöhung von 0 auf 1 und geben Sie einen Grund an, z. B. die Verwendung eines ML-Modells, das eine GPU benötigt.

Die Genehmigung kann einige Tage in Anspruch nehmen, daher ist Geduld gefragt.

Erstellen einer virtuellen Maschine (VM)-Instanz

Als Nächstes müssen Sie eine VM-Instanz erstellen:

1. Gehen Sie zur GCP-Instanzseite und klicken Sie auf Instanz erstellen.
2. Benennen Sie Ihre Instanz (z. B. stable-diffusion-instance) und wählen Sie die gewünschte Region aus.
3. Wählen Sie in der Maschinenkonfiguration GPU. Die A100 bietet Spitzenleistung, aber die T4 ist kostenfreundlicher und effektiv für die meisten Anwendungen.
4. Maschentyp: Wählen Sie n1-standard-4 mit mindestens 15 GB Speicher.
5. Ändern Sie bei Boot-Disk auf ein Deep Learning VM basierend auf Debian 10 und erhöhen Sie die Speichergröße, falls erforderlich.
6. Unter Firewall aktivieren Sie HTTP-Verkehr zulassen und HTTPS-Verkehr zulassen.
7. Fügen Sie unter Netzwerk ein Netzwerk-Tag hinzu (z. B. stable-diffusion-tag).

Ein Vorteil von GCP-Instanzen ist, dass Sie nur bezahlen, wenn sie aktiv sind.

Erstellen einer Firewall-Regel für Ihre Instanz

Um sicherzustellen, dass Ihre Instanz vom Internet aus zugänglich ist, erstellen Sie eine Firewall-Regel:

1. Gehen Sie zum Firewall-Regeln-Bereich und klicken Sie auf Firewall-Regel erstellen.
2. Benennen Sie sie stable-diffusion-rule und wählen Sie Tags aus, um Ihr vorheriges Tag hinzuzufügen.
3. Fügen Sie bei Quell-IP-Bereichen 0.0.0.0/0 hinzu, um den Zugriff von jeder IP zu erlauben.
4. Geben Sie bei Protokolle und Ports tcp:5000 an und klicken Sie auf Erstellen.

Zugriff auf Ihre Compute-Instanz und deren Konfiguration

Um auf die Instanz zuzugreifen, verwenden Sie SSH über die Konsole. Bei der ersten Anmeldung müssen Sie den Nvidia-Treiber installieren, indem Sie Y eingeben. Beachten Sie, dass Sie möglicherweise die Treiber nach dem Neustart Ihrer VM neu installieren müssen.

Einrichten von Stable Diffusion

Nachdem die Instanz konfiguriert ist, klonen Sie zwei Repositories und installieren Sie Cog, wie auf seiner GitHub-Seite beschrieben. Nach der Einrichtung erstellen Sie Ihr Docker-Image, das das Herunterladen von Gewichten von Hugging Face erfordert:

1. Erstellen Sie ein Konto bei Hugging Face.
2. Generieren Sie ein Auth-Token von Ihrer Einstellungsseite.
3. Nutzen Sie Ihr Token, um die benötigten Modellgewichte herunterzuladen.

Nachdem alles konfiguriert ist, können Sie testen, ob das Modell erfolgreich ausgeführt wird.

Testen Ihrer Einrichtung

Nach dem Ausführen des Modells sollte eine Ausgabedatei namens output-1.png erscheinen. Laden Sie sie über das Terminal herunter, um die erfolgreiche Ausführung zu überprüfen. Darüber hinaus können Sie die externe IP Ihrer Compute-Instanz abrufen, um auf den Dienst über das Internet zuzugreifen.

Decodieren von API-Antworten

Beim Testen der API beachten Sie, dass die Antworten base64-codiert sind. Verwenden Sie zur Dekodierung Online-Tools wie Code Beautify zur Vereinfachung.

Erforschen zusätzlicher Funktionen

Für diejenigen, die an der Videogenerierung interessiert sind, ist das Deforum-Modell eine großartige Option zur Erstellung kurzer Videos mit ähnlichen Methoden. Stellen Sie sicher, dass Sie aktuelle Container anhalten, wenn Sie neue Modelle ausprobieren!

Schlussfolgerung

Vielen Dank, dass Sie dieses Tutorial verfolgt haben! Wenn Sie es hilfreich fanden, besuchen Sie unsere Tutorialseite für weitere Ressourcen und erkunden Sie weiterhin die Möglichkeiten von Stable Diffusion.

Dieser Leitfaden soll Ihnen helfen, das Potenzial von Stable Diffusion und GCP für Ihre kreativen Projekte zu nutzen. Viel Spaß beim Rechnen!