Руководство: Как запустить Stable Beluga на компьютере с 32ГБ ОЗУ

Stable Beluga — это современный инструмент для генерации изображений на основе технологии ИИ. В этом руководстве мы покажем, как запустить Stable Beluga на компьютере с 32ГБ ОЗУ, шаг за шагом.

Предварительные требования

Перед началом установки убедитесь, что ваша система соответствует следующим требованиям:

Операционная система: Windows 10/11 или Linux (рекомендуется Ubuntu 20.04 LTS)
Процессор: Intel i7 или новее / AMD Ryzen 7 или новее
Оперативная память: 32ГБ
Видеокарта: NVIDIA RTX 2060 или новее (с не менее 8ГБ видеопамяти)
Свободное место на диске: 50ГБ

Установка зависимостей

На системе Windows

Установите драйверы для видеокарты:
- Скачайте последние драйверы для вашей видеокарты с официального сайта NVIDIA.
- Установите их в соответствии с инструкциями производителя.
Установите Python:
- Скачайте и установите Python 3.8 или новее с официального сайта python.org.
- Убедитесь, что вы отметили опцию "Add Python to PATH" во время установки.
Установите Git:
- Скачайте и установите Git с официального сайта git-scm.com.

На системе Linux (Ubuntu 20.04 LTS)

Обновите систему:
```
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```

Установите драйверы NVIDIA:

sudo apt install nvidia-driver-470
sudo reboot

Установите Python и Git:

sudo apt install python3 python3-pip git

Клонирование репозитория Stable Beluga

Откройте терминал (или командную строку в Windows).

Выполните следующую команду:

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

Установка зависимостей Python

Создайте и активируйте виртуальную среду:

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

Установите необходимые пакеты:
```
pip install -r requirements.txt
```

Настройка Stable Beluga

Скопируйте файл конфигурации:
```
cp config.example.yaml config.yaml
```

Отредактируйте файл config.yaml в текстовом редакторе, например, VS Code:

model:
  name: "stable-beluga"
  path: "models/stable-beluga.safetensors"
device: "cuda"  # Используйте "cpu", если у вас нет видеокарты
precision: "fp16"  # Можно изменить на "fp32", если у вас достаточно памяти

Загрузка модели

Скачайте модель Stable Beluga из официального репозитория:
```
wget https://example.com/models/stable-beluga.safetensors -P models/
```
(Замените URL адресом актуальной модели.)

Запуск Stable Beluga

Запустите основной скрипт:
```
python main.py
```
В случае проблем с памятью, попробуйте уменьшить размер батча в файле config.yaml:
```
batch_size: 1  # По умолчанию 4, уменьшите, если нужно
```

Примеры использования

Генерация изображения

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")

Генерация серии изображений

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")

Оптимизация памяти

Если вы столкнулись с проблемами памяти, попробуйте следующие решения:

Уменьшите размер батча:
```
batch_size: 1
```
Используйте точность fp32:
```
precision: "fp32"
```
Отключите градиенты:
```
enable_gradients: false
```

Решение проблем

Ошибка памяти GPU

Если вы получили ошибку памяти GPU, попробуйте:

Уменьшить разрешение вывода:

output_size: [512, 512]  # Уменьшите до [256, 256], если нужно

Использовать меньшую модель:
```
model:
  name: "stable-beluga-small"
```

Ошибка зависимостей

Если вы столкнулись с проблемами зависимостей, попробуйте:

Обновить pip:
```
pip install --upgrade pip
```

Установить пакеты вручную:

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

Итог

В этом руководстве мы показали, как запустить Stable Beluga на компьютере с 32ГБ ОЗУ. Помните, что оптимизация памяти может быть необходима в зависимости от вашего оборудования. Благодаря этим шагам вы должны быть в состоянии генерировать изображения высокого качества с помощью Stable Beluga.

Если у вас есть дополнительные вопросы или вы столкнулись с проблемами, посетите официальное форум Stable Beluga или репозиторий GitHub.