Guida: Come avviare Stable Beluga su un computer con 32GB di RAM

Stable Beluga è uno strumento moderno per la generazione di immagini basato sulla tecnologia AI. In questa guida, ti mostreremo come avviare Stable Beluga su un computer con 32GB di RAM, passo dopo passo.

Requisiti preliminari

Prima di iniziare l'installazione, assicurati che il tuo sistema soddisfi i seguenti requisiti:

Sistema operativo: Windows 10/11 o Linux (consigliato Ubuntu 20.04 LTS)
Processore: Intel i7 o successivo / AMD Ryzen 7 o successivo
Memoria RAM: 32GB
Scheda grafica: NVIDIA RTX 2060 o successiva (con almeno 8GB di memoria GPU)
Spazio su disco: 50GB di spazio libero

Installazione delle dipendenze

Su sistema Windows

Installa i driver per la scheda grafica:
- Scarica gli ultimi driver per la tua scheda grafica dal sito ufficiale di NVIDIA.
- Esegui l'installazione seguendo le istruzioni del produttore.
Installa Python:
- Scarica e installa Python 3.8 o successivo dal sito ufficiale python.org.
- Assicurati di selezionare l'opzione "Add Python to PATH" durante l'installazione.
Installa Git:
- Scarica e installa Git dal sito ufficiale git-scm.com.

Su sistema Linux (Ubuntu 20.04 LTS)

Aggiorna il sistema:
```
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```

Installa i driver NVIDIA:

sudo apt install nvidia-driver-470
sudo reboot

Installa Python e Git:

sudo apt install python3 python3-pip git

Clonazione del repository Stable Beluga

Apri il terminale (o la riga di comando in Windows).

Esegui il seguente comando:

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

Installazione delle dipendenze Python

Crea e attiva un ambiente virtuale:

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

Installa i pacchetti richiesti:
```
pip install -r requirements.txt
```

Configurazione di Stable Beluga

Copia il file di configurazione:
```
cp config.example.yaml config.yaml
```

Modifica il file config.yaml in un editor di testo, ad esempio VS Code:

model:
  name: "stable-beluga"
  path: "models/stable-beluga.safetensors"
device: "cuda"  # Usa "cpu", se non hai una scheda grafica
precision: "fp16"  # Puoi cambiare in "fp32", se hai abbastanza memoria

Scaricamento del modello

Scarica il modello Stable Beluga dal repository ufficiale:
```
wget https://example.com/models/stable-beluga.safetensors -P models/
```
(Sostituisci l'URL con quello del modello attuale.)

Avvio di Stable Beluga

Esegui lo script principale:
```
python main.py
```
In caso di problemi di memoria, prova a ridurre la dimensione del batch nel file config.yaml:
```
batch_size: 1  # Predefinito 4, riduci se necessario
```

Esempi di utilizzo

Generazione di un'immagine

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")

Generazione di una serie di immagini

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")

Ottimizzazione della memoria

Se incontri problemi di memoria, prova le seguenti soluzioni:

Riduci la dimensione del batch:
```
batch_size: 1
```
Usa la precisione fp32:
```
precision: "fp32"
```
Disattiva i gradienti:
```
enable_gradients: false
```

Risoluzione dei problemi

Errore di memoria GPU

Se ricevi un errore di memoria GPU, prova:

Ridurre la risoluzione di output:

output_size: [512, 512]  # Riduci a [256, 256], se necessario

Usare un modello più piccolo:
```
model:
  name: "stable-beluga-small"
```

Errore di dipendenza

Se incontri problemi con le dipendenze, prova:

Aggiorna pip:
```
pip install --upgrade pip
```

Installa i pacchetti manualmente:

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

Riassunto

In questa guida, ti abbiamo mostrato come avviare Stable Beluga su un computer con 32GB di RAM. Ricorda che l'ottimizzazione della memoria potrebbe essere necessaria a seconda del tuo hardware. Con questi passaggi, dovresti essere in grado di generare immagini di alta qualità utilizzando Stable Beluga.

Se hai ulteriori domande o incontri problemi, visita il forum ufficiale di Stable Beluga o il repository GitHub.