Inference Unlimited

دليل: كيفية تشغيل Stable Beluga على جهاز كمبيوتر بذاكرة وصول عشوائي 32GB

Stable Beluga هو أداة حديثة لتوليد الصور بناءً على تقنية الذكاء الاصطناعي. في هذا الدليل، سنظهر لك كيفية تشغيل Stable Beluga على جهاز كمبيوتر بذاكرة وصول عشوائي 32GB، خطوة بخطوة.

المتطلبات الأساسية

قبل بدء التثبيت، تأكد من أن نظامك يفي بالمتطلبات التالية:

• نظام التشغيل: Windows 10/11 أو Linux (موصى به Ubuntu 20.04 LTS)
• المعالج: Intel i7 أو أحدث / AMD Ryzen 7 أو أحدث
• ذاكرة الوصول العشوائي: 32GB
• كarte graphique: NVIDIA RTX 2060 أو أحدث (بحد أدنى 8GB من ذاكرة GPU)
• المساحة على القرص: 50GB من المساحة الحرة

تثبيت الاعتماديات

على نظام Windows

1. تثبيت سائقات الكarte graphique:

   • تحميل أحدث سائقات لكarte graphique الخاصة بك من الموقع الرسمي لـ NVIDIA.
   • اتبع تعليمات التثبيت التي يوفرها الصانع.

2. تثبيت Python:

   • تحميل وتثبيت Python 3.8 أو أحدث من الموقع الرسمي python.org.
   • تأكد من تحديد خيار "Add Python to PATH" أثناء التثبيت.

3. تثبيت Git:

   • تحميل وتثبيت Git من الموقع الرسمي git-scm.com.

على نظام Linux (Ubuntu 20.04 LTS)

1. تحديث النظام:

   sudo apt update && sudo apt upgrade -y
   

2. تثبيت سائقات NVIDIA:

   sudo apt install nvidia-driver-470
   sudo reboot
   

3. تثبيت Python و Git:

   sudo apt install python3 python3-pip git
   

استنساخ مستودع Stable Beluga

1. افتح terminal (أو سطر الأوامر في Windows).
2. أدخل الأمر التالي:

   git clone https://github.com/stability-ai/stable-beluga.git
   cd stable-beluga
   

تثبيت الاعتماديات Python

1. إنشاء و تنشيط بيئة افتراضية:

   python -m venv venv
   source venv/bin/activate  # على Windows: venv\Scripts\activate
   

2. تثبيت الحزم المطلوبة:

   pip install -r requirements.txt
   

تكوين Stable Beluga

1. نسخ ملف التكوين:

   cp config.example.yaml config.yaml
   

2. تحرير ملف config.yaml في محرر النصوص، مثل VS Code:

   model:
     name: "stable-beluga"
     path: "models/stable-beluga.safetensors"
   device: "cuda"  # استخدم "cpu" إذا لم يكن لديك كarte graphique
   precision: "fp16"  # يمكنك تغييره إلى "fp32" إذا كان لديك memory كافي
   

تحميل النموذج

1. تحميل نموذج Stable Beluga من المستودع الرسمي:

   wget https://example.com/models/stable-beluga.safetensors -P models/
   

   (استبدل URL برابط النموذج الحالي.)

تشغيل Stable Beluga

1. تشغيل скрипت الرئيسي:

   python main.py
   

2. في حالة وجود مشاكل مع memory، حاول تقليل حجم batch في ملف config.yaml:

   batch_size: 1  # الافتراضي 4، قلل إذا لزم الأمر
   

أمثلة على الاستخدام

توليد صورة

from stable_beluga import StableBeluga

model = StableBeluga.from_config("config.yaml")
prompt = "Astronaut riding a horse on Mars"
image = model.generate(prompt)
image.save("output.png")

توليد سلسلة من الصور

prompts = [
    "Sunset over the ocean",
    "Forest in autumn",
    "City skyline at night"
]

for prompt in prompts:
    image = model.generate(prompt)
    image.save(f"{prompt.replace(' ', '_')}.png")

تحسين memory

إذا واجهت مشاكل مع memory، حاول الحلول التالية:

1. تقليل حجم batch:

   batch_size: 1
   

2. استخدام دقة fp32:

   precision: "fp32"
   

3. إيقاف التدرجات:

   enable_gradients: false
   

حل المشاكل

خطأ memory GPU

إذا تلقيت خطأ في memory GPU، حاول:

1. تقليل الدقة الخارجة:

   output_size: [512, 512]  # قلل إلى [256, 256] إذا لزم الأمر
   

2. استخدام نموذج أصغر:

   model:
     name: "stable-beluga-small"
   

خطأ الاعتماديات

إذا واجهت مشاكل مع الاعتماديات، حاول:

1. تحديث pip:

   pip install --upgrade pip
   

2. تثبيت الحزم يدويًا:

   pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113
   

الخاتمة

في هذا الدليل، أظهرنا لك كيفية تشغيل Stable Beluga على جهاز كمبيوتر بذاكرة الوصول العشوائي 32GB. تذكر أن تحسين memory قد يكون ضروريًا حسب الأجهزة الخاصة بك. مع هذه الخطوات، يجب أن تكون قادرًا على توليد صور عالية الجودة باستخدام Stable Beluga.

إذا كان لديك أسئلة إضافية أو واجهت مشاكل، زور موقع المنتدى الرسمي لـ Stable Beluga أو مستودع GitHub.