Guía: Cómo ejecutar Stable Beluga en una computadora con 32GB de RAM

Stable Beluga es una herramienta moderna para generar imágenes basada en tecnología de IA. En esta guía, mostraremos cómo ejecutar Stable Beluga en una computadora con 32GB de RAM, paso a paso.

Requisitos previos

Antes de comenzar la instalación, asegúrate de que tu sistema cumpla con los siguientes requisitos:

Sistema operativo: Windows 10/11 o Linux (se recomienda Ubuntu 20.04 LTS)
Procesador: Intel i7 o más reciente / AMD Ryzen 7 o más reciente
Memoria RAM: 32GB
Tarjeta gráfica: NVIDIA RTX 2060 o más reciente (con al menos 8GB de memoria GPU)
Espacio en disco: 50GB de espacio libre

Instalación de dependencias

En sistema Windows

Instalar controladores para la tarjeta gráfica:
- Descarga los controladores más recientes para tu tarjeta gráfica desde el sitio oficial de NVIDIA.
- Realiza la instalación siguiendo las instrucciones del fabricante.
Instalar Python:
- Descarga e instala Python 3.8 o más reciente desde el sitio oficial python.org.
- Asegúrate de marcar la opción "Add Python to PATH" durante la instalación.
Instalar Git:
- Descarga e instala Git desde el sitio oficial git-scm.com.

En sistema Linux (Ubuntu 20.04 LTS)

Actualizar el sistema:
```
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```

Instalar controladores NVIDIA:

sudo apt install nvidia-driver-470
sudo reboot

Instalar Python y Git:

sudo apt install python3 python3-pip git

Clonar el repositorio de Stable Beluga

Abre la terminal (o la línea de comandos en Windows).

Ejecuta el siguiente comando:

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

Instalación de dependencias de Python

Crea y activa un entorno virtual:

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

Instala los paquetes requeridos:
```
pip install -r requirements.txt
```

Configuración de Stable Beluga

Copia el archivo de configuración:
```
cp config.example.yaml config.yaml
```

Edita el archivo config.yaml en un editor de texto, por ejemplo VS Code:

model:
  name: "stable-beluga"
  path: "models/stable-beluga.safetensors"
device: "cuda"  # Usa "cpu", si no tienes tarjeta gráfica
precision: "fp16"  # Puedes cambiar a "fp32", si tienes suficiente memoria

Descargar el modelo

Descarga el modelo Stable Beluga desde el repositorio oficial:
```
wget https://example.com/models/stable-beluga.safetensors -P models/
```
(Reemplaza la URL con la del modelo actual.)

Ejecutar Stable Beluga

Ejecuta el script principal:
```
python main.py
```
En caso de problemas de memoria, intenta reducir el tamaño del lote en el archivo config.yaml:
```
batch_size: 1  # Por defecto 4, reduce si es necesario
```

Ejemplos de uso

Generar una imagen

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")

Generar una serie de imágenes

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")

Optimización de memoria

Si encuentras problemas de memoria, prueba las siguientes soluciones:

Reducir el tamaño del lote:
```
batch_size: 1
```
Usar precisión fp32:
```
precision: "fp32"
```
Desactivar gradientes:
```
enable_gradients: false
```

Solución de problemas

Error de memoria GPU

Si recibes un error de memoria GPU, prueba:

Reducir la resolución de salida:

output_size: [512, 512]  # Reduce a [256, 256], si es necesario

Usar un modelo más pequeño:
```
model:
  name: "stable-beluga-small"
```

Error de dependencias

Si encuentras problemas con las dependencias, prueba:

Actualizar pip:
```
pip install --upgrade pip
```

Instalar paquetes manualmente:

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

Resumen

En esta guía, mostramos cómo ejecutar Stable Beluga en una computadora con 32GB de RAM. Recuerda que la optimización de memoria puede ser necesaria dependiendo de tu hardware. Con estos pasos, deberías poder generar imágenes de alta calidad usando Stable Beluga.

Si tienes preguntas adicionales o encuentras problemas, visita el foro oficial de Stable Beluga o el repositorio de GitHub.