Inference Unlimited

ガイド: 32GB RAMのコンピュータでStable Belugaを実行する方法

Stable Belugaは、AI技術に基づく画像生成ツールです。このガイドでは、32GB RAMのコンピュータでStable Belugaを実行する手順をステップバイステップで説明します。

前提条件

インストールを開始する前に、システムが以下の要件を満たしていることを確認してください：

依存関係のインストール

Windowsシステム

  1. グラフィックカードのドライバーをインストールします：

    • NVIDIAの公式サイトから、グラフィックカード用の最新ドライバーをダウンロードします。
    • メーカーの指示に従ってインストールを行います。

  2. Pythonをインストールします：

    • python.orgの公式サイトからPython 3.8以降をダウンロードしてインストールします。
    • インストール中に「Add Python to PATH」オプションをチェックします。

  3. Gitをインストールします：

    • git-scm.comの公式サイトからGitをダウンロードしてインストールします。

Linuxシステム（Ubuntu 20.04 LTS）

  1. システムを更新します：

    sudo apt update && sudo apt upgrade -y

  2. NVIDIAドライバーをインストールします：

    sudo apt install nvidia-driver-470
sudo reboot

  3. PythonとGitをインストールします：

    sudo apt install python3 python3-pip git

Stable Belugaリポジトリのクローン

  1. ターミナル（Windowsの場合はコマンドプロンプト）を開きます。
  2. 次のコマンドを実行します： 
    git clone https://github.com/stability-ai/stable-beluga.git
cd stable-beluga

Pythonの依存関係のインストール

  1. 仮想環境を作成してアクティブ化します：

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

  2. 必要なパッケージをインストールします：

    pip install -r requirements.txt

Stable Belugaの設定

  1. 設定ファイルをコピーします：

    cp config.example.yaml config.yaml

  2. テキストエディタ（例：VS Code）でconfig.yamlファイルを編集します：

    model:
  name: "stable-beluga"
  path: "models/stable-beluga.safetensors"
device: "cuda"  # グラフィックカードがない場合は「cpu」を使用
precision: "fp16"  # メモリが十分にある場合は「fp32」に変更可能

モデルのダウンロード

  1. 公式リポジトリからStable Belugaモデルをダウンロードします： 
    wget https://example.com/models/stable-beluga.safetensors -P models/
    （URLを最新のモデルのアドレスに置き換えてください。）

Stable Belugaの実行

  1. メインスクリプトを実行します：

    python main.py

  2. メモリ問題が発生した場合、config.yamlファイルでバッチサイズを減らしてみてください：

    batch_size: 1  # デフォルトは4、必要に応じて減らす

使用例

画像の生成

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")

画像シリーズの生成

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")

メモリの最適化

メモリ問題に遭遇した場合、以下の解決策を試してください：

  1. バッチサイズを減らす：

    batch_size: 1

  2. fp32の精度を使用する：

    precision: "fp32"

  3. 勾配を無効にする：

    enable_gradients: false

トラブルシューティング

GPUメモリエラー

GPUメモリエラーが発生した場合、以下を試してください：

  1. 出力解像度を減らす：

    output_size: [512, 512]  # 必要に応じて[256, 256]に減らす

  2. 小さなモデルを使用する：

    model:
  name: "stable-beluga-small"

依存関係エラー

依存関係の問題に遭遇した場合、以下を試してください：

  1. pipを更新する：

    pip install --upgrade pip

  2. パッケージを手動でインストールする：

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

まとめ

このガイドでは、32GB RAMのコンピュータでStable Belugaを実行する方法を説明しました。ハードウェアに応じてメモリの最適化が必要になる場合があります。これらの手順に従うことで、Stable Belugaを使用して高品質な画像を生成できるはずです。

追加の質問や問題が発生した場合は、Stable Belugaの公式フォーラムまたはGitHubリポジトリを訪れてください。

Język: JA | Wyświetlenia: 7

← Powrót do listy artykułów