Kılavuz: 32GB RAM'lı Bir Bilgisayarda Stable Beluga Nasıl Çalıştırılır

Stable Beluga, AI teknolojisine dayalı modern bir görüntü üretim aracıdır. Bu kılavuzda, 32GB RAM'lı bir bilgisayarda Stable Beluga'yı adım adım nasıl çalıştırabileceğinizi gösteriyoruz.

Ön Koşullar

Yüklemeye başlamadan önce, sistemin aşağıdaki ön koşulları karşıladığından emin olun:

İşletim Sistemi: Windows 10/11 veya Linux (önerilen Ubuntu 20.04 LTS)
İşlemci: Intel i7 veya daha yeni / AMD Ryzen 7 veya daha yeni
Bellek: 32GB
Grafik Kartı: NVIDIA RTX 2060 veya daha yeni (en az 8GB GPU belleği ile)
Disk Alanı: 50GB boş alan

Bağımlılıkların Yükleme

Windows Sisteminde

Grafik kartı sürücülerini yükleyin:
- NVIDIA'nın resmi sitesinde grafik kartınız için en yeni sürücüleri indirin.
- Üretici talimatlarına göre yüklemeyi gerçekleştirin.
Python'ı yükleyin:
- python.org adresinden Python 3.8 veya daha yeni sürümünü indirin ve yükleyin.
- Yükleme sırasında "Add Python to PATH" seçeneğini işaretlediğinizden emin olun.
Git'i yükleyin:
- git-scm.com adresinden Git'i indirin ve yükleyin.

Linux Sisteminde (Ubuntu 20.04 LTS)

Sistemi güncelleyin:
```
sudo apt update && sudo apt upgrade -y
```

NVIDIA sürücülerini yükleyin:

sudo apt install nvidia-driver-470
sudo reboot

Python ve Git'i yükleyin:

sudo apt install python3 python3-pip git

Stable Beluga Deposunun Klonlanması

Terminal'i (veya Windows'ta Komut İstemcisini) açın.

Aşağıdaki komutu çalıştırın:

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

Python Bağımlılıklarının Yükleme

Sanal ortam oluşturun ve etkinleştirin:

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

Gerekli paketleri yükleyin:
```
pip install -r requirements.txt
```

Stable Beluga Yapılandırması

Yapılandırma dosyasını kopyalayın:
```
cp config.example.yaml config.yaml
```

config.yaml dosyasını bir metin editörüyle düzenleyin, örneğin VS Code:

model:
  name: "stable-beluga"
  path: "models/stable-beluga.safetensors"
device: "cuda"  # Grafik kartınız yoksa "cpu" kullanın
precision: "fp16"  # Yeterli belleğiniz varsa "fp32" olarak değiştirebilirsiniz

Modelin İndirilmesi

Resmi deposundan Stable Beluga modelini indirin:
```
wget https://example.com/models/stable-beluga.safetensors -P models/
```
(Geçerli modelin URL'sini değiştirin.)

Stable Beluga'nın Çalıştırılması

Ana skripti çalıştırın:
```
python main.py
```
Bellek sorunlarıyla karşılaşırsanız, config.yaml dosyasında batch boyutunu küçültmeyi deneyin:
```
batch_size: 1  # Varsayılan 4, ihtiyacınız varsa küçültün
```

Kullanım Örnekleri

Görüntü Oluşturma

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")

Görüntü Serisi Oluşturma

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")

Bellek Optimizasyonu

Bellek sorunlarıyla karşılaşırsanız, aşağıdaki çözümleri deneyin:

Batch boyutunu küçültün:
```
batch_size: 1
```
fp32 hassasiyetini kullanın:
```
precision: "fp32"
```
Gradientleri devre dışı bırakın:
```
enable_gradients: false
```

Sorun Giderme

GPU Bellek Hatası

GPU bellek hatası alırsanız, şunları deneyin:

Çıktı çözünürlüğünü küçültün:

output_size: [512, 512]  # İhtiyacınız varsa [256, 256] olarak küçültün

Küçük bir model kullanın:
```
model:
  name: "stable-beluga-small"
```

Bağımlılık Hatası

Bağımlılık sorunlarıyla karşılaşırsanız, şunları deneyin:

Pip'i güncelleyin:
```
pip install --upgrade pip
```

Paketleri elle yükleyin:

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

Özet

Bu kılavuzda, 32GB RAM'lı bir bilgisayarda Stable Beluga'yı nasıl çalıştırabileceğinizi gösterdik. Bellek optimizasyonu, donanımınıza göre gerekebilir. Bu adımlarla Stable Beluga kullanarak yüksek kaliteli görüntüler üretmeyi deneyebilirsiniz.

Eğer ek sorularınız varsa veya sorunlarla karşılaşırsanız, Stable Beluga'nın resmi forumu veya GitHub deposunu ziyaret edin.