「推論APIを使用してAIコミックファクトリーを展開する」

「推論APIを活用してAIコミックファクトリーを進化させる方法」

最近、私たちは「PROsのための推論」という新しいオファリングを発表しました。これにより、より広範なユーザーがより大規模なモデルを利用することが可能になります。この機会が、Hugging Faceをプラットフォームとして使用してエンドユーザーアプリケーションを実行する新たな可能性をもたらします。

そのようなアプリケーションの例としては、「AIコミック工場」があります。これは非常に人気があります。数千人のユーザーがAIコミックパネルを作成するために試しており、独自のコミュニティも形成されています。彼らは自分の作品を共有し、いくつかはプルリクエストを公開しています。

このチュートリアルでは、AIコミック工場をフォークして設定し、長い待ち時間を避け、推論APIを使用して独自のプライベートスペースに展開する方法を紹介します。高い技術的スキルは必要ありませんが、API、環境変数の知識、そしてLLMsとStable Diffusionの一般的な理解が推奨されます。

はじめに

まず、PRO Hugging Faceアカウントにサインアップして、Llama-2とSDXLモデルへのアクセス権を取得する必要があります。

AIコミック工場の仕組み

AIコミック工場は、Hugging Face上で実行される他のスペースとは少し異なります。それはNextJSアプリケーションで、Dockerを使用して展開され、クライアント-サーバーアプローチに基づいています。2つのAPIが必要です:

  • 言語モデルAPI(現在はLlama-2
  • Stable Diffusion API(現在はSDXL 1.0

スペースの複製

AIコミック工場を複製するには、スペースに移動し、「複製」をクリックします:

duplicate-space-1.jpg

スペースの所有者、名前、可視性がすでに入力されていることに気付くでしょう。そのままで構いません。

スペースのコピーは、リソースを多く必要としないDockerコンテナ内で実行されますので、最小のインスタンスを使用できます。公式のAIコミック工場スペースは、多くのユーザーベースを対象としているため、より大きなCPUインスタンスを使用しています。

AIコミック工場を自分のアカウントで操作するには、Hugging Faceトークンを設定する必要があります:

duplicate-space-2.jpg

LLMとSDエンジンの選択

AIコミック工場は、様々なバックエンドエンジンをサポートしており、2つの環境変数を使用して構成することができます:

  • LLM_ENGINEは言語モデルを設定するために使用されます(可能な値はINFERENCE_APIINFERENCE_ENDPOINTOPENAIです)
  • RENDERING_ENGINEは画像生成エンジンを設定するために使用されます(可能な値はINFERENCE_APIINFERENCE_ENDPOINTREPLICATEVIDEOCHAINです)。

AIコミック工場をInference APIで動作させることに焦点を当てますので、両方の値をINFERENCE_APIに設定する必要があります:

duplicate-space-3.jpg

プロジェクトのREADME.env構成ファイルには、代替エンジンやベンダーに関する詳細な情報があります。

モデルの構成

AI Comic Factoryには、次のモデルが事前に設定されています:

  • LLM_HF_INFERENCE_API_MODEL:デフォルト値はmeta-llama/Llama-2-70b-chat-hf
  • RENDERING_HF_RENDERING_INFERENCE_API_MODEL:デフォルト値はstabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0

PRO Hugging Faceアカウントでは、これらのモデルにアクセスすることができますので、何もする必要はありません。

もっと進むには

AI Comic Factoryでの推論APIのサポートは初期段階にあり、SDXLのリファイナーステップの使用やアップスケーリングの実装などの一部の機能はまだ移植されていません。

それでも、この情報があなたが要件に合わせてAI Comic Factoryをフォークし、調整するための手助けになることを願っています。

ぜひ、コミュニティから他のモデルを試してみて、ハッキングを楽しんでください!

We will continue to update VoAGI; if you have any questions or suggestions, please contact us!

Share:

Was this article helpful?

93 out of 132 found this helpful

Discover more

人工知能

「スノーケルAIのCEO兼共同創設者、アレックス・ラットナー - インタビューシリーズ」

アレックス・ラトナーは、スタンフォードAIラボを母体とする会社、Snorkel AIのCEO兼共同創設者ですSnorkel AIは、手作業のAI...

人工知能

「ゲイリー・ヒュースティス、パワーハウスフォレンジクスのオーナー兼ディレクター- インタビューシリーズ」

ゲイリー・ヒュースティス氏は、パワーハウスフォレンジックスのオーナー兼ディレクターであり、ライセンスを持つ私立探偵、...

人工知能

Diginiのスマートセンスの社長、ガイ・イエヒアブによるインタビューシリーズ

ガイ・イハイアヴ氏は、ビジネスの成功に最も重要な資産を保護するためにインターネット・オブ・シングス(IoT)の力を活用す...

人工知能

「アナコンダのCEO兼共同創業者、ピーターウォングによるインタビューシリーズ」

ピーター・ワンはAnacondaのCEO兼共同創設者ですAnaconda(以前はContinuum Analyticsとして知られる)を設立する前は、ピー...

機械学習

「Prolificの機械学習エンジニア兼AIコンサルタント、ノラ・ペトロヴァ – インタビューシリーズ」

『Nora Petrovaは、Prolificの機械学習エンジニア兼AIコンサルタントですProlificは2014年に設立され、既にGoogle、スタンフ...

人工知能

「ナレ・ヴァンダニャン、Ntropyの共同創設者兼CEO- インタビューシリーズ」

Ntropyの共同創設者兼CEOであるナレ・ヴァンダニアンは、開発者が100ミリ秒未満で超人的な精度で金融取引を解析することを可...