Посібник: Як запустити Stable Beluga на комп'ютері з 32ГБ ОЗП

Stable Beluga — це сучасний інструмент для генерації зображень на основі технології AI. У цьому посібнику ми покажемо, як крок за кроком запустити Stable Beluga на комп'ютері з 32ГБ ОЗП.

Попередні вимоги

Перед початком встановлення переконайтеся, що ваша система відповідає наступним вимогам:

Операційна система: Windows 10/11 або Linux (рекомендується Ubuntu 20.04 LTS)
Процесор: Intel i7 або новіший / AMD Ryzen 7 або новіший
Оперативна пам'ять: 32ГБ
Відеокарта: NVIDIA RTX 2060 або новіша (з принаймні 8ГБ пам'яті GPU)
Місце на диску: 50ГБ вільного місця

Встановлення залежностей

На системі Windows

Встановіть драйвери для відеокарти:
- Завантажте найновіші драйвери для вашої відеокарти з офіційного сайту NVIDIA.
- Виконайте встановлення відповідно до інструкцій виробника.
Встановіть Python:
- Завантажте та встановіть Python 3.8 або новіший з офіційного сайту python.org.
- Переконайтеся, що ви позначили опцію "Add Python to PATH" під час встановлення.
Встановіть Git:
- Завантажте та встановіть Git з офіційного сайту git-scm.com.

На системі Linux (Ubuntu 20.04 LTS)

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

Встановіть драйвери NVIDIA:

sudo apt install nvidia-driver-470
sudo reboot

Встановіть Python і Git:

sudo apt install python3 python3-pip git

Клонування репозиторію Stable Beluga

Відкрийте термінал (або командний рядок у Windows).

Виконайте наступну команду:

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

Встановлення залежностей Python

Створіть і активуйте віртуальне середовище:

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

Встановіть потрібні пакети:
```
pip install -r requirements.txt
```

Конфігурація Stable Beluga

Скопіюйте файл конфігурації:
```
cp config.example.yaml config.yaml
```

Відредагуйте файл config.yaml у текстовому редакторі, наприклад, VS Code:

model:
  name: "stable-beluga"
  path: "models/stable-beluga.safetensors"
device: "cuda"  # Використовуйте "cpu", якщо у вас немає відеокарти
precision: "fp16"  # Ви можете змінити на "fp32", якщо у вас достатньо пам'яті

Завантаження моделі

Завантажте модель Stable Beluga з офіційного репозиторію:
```
wget https://example.com/models/stable-beluga.safetensors -P models/
```
(Замініть URL адресою поточної моделі.)

Запуск Stable Beluga

Запустіть головний скрипт:
```
python main.py
```
У разі проблем з пам'яттю, спробуйте зменшити розмір батча у файлі config.yaml:
```
batch_size: 1  # За замовчуванням 4, зменшіть, якщо потрібно
```

Приклади використання

Генерація зображення

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")

Генерація серії зображень

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")

Оптимізація пам'яті

Якщо ви стикаєтеся з проблемами з пам'яттю, спробуйте наступні рішення:

Зменшіть розмір батча:
```
batch_size: 1
```
Використовуйте точність fp32:
```
precision: "fp32"
```
Вимкніть градієнти:
```
enable_gradients: false
```

Виправлення помилок

Помилка пам'яті GPU

Якщо ви отримуєте помилку пам'яті GPU, спробуйте:

Зменшити роздільну здатність виходу:

output_size: [512, 512]  # Зменшіть до [256, 256], якщо потрібно

Використовуйте меншу модель:
```
model:
  name: "stable-beluga-small"
```

Помилка залежностей

Якщо ви стикаєтеся з проблемами з залежностями, спробуйте:

Оновити pip:
```
pip install --upgrade pip
```

Встановіть пакети вручну:

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

Підсумок

У цьому посібнику ми показали, як запустити Stable Beluga на комп'ютері з 32ГБ ОЗП. Пам'ятайте, що оптимізація пам'яті може бути необхідною залежно від вашого обладнання. Завдяки цим крокам ви повинні змогти генерувати зображення високої якості за допомогою Stable Beluga.

Якщо у вас є додаткові запитання або ви стикаєтеся з проблемами, відвідайте офіційне форум Stable Beluga або репозиторій GitHub.