一、前言
最近參與了亞馬遜云科技【云上探索實驗】活動，通過Amazon SageMaker基于Stable Diffusion模型，非常簡單快速搭建的第一個AIGC，一開始以為非常復雜，不懂動手操作，但實際上操作非常簡單，沒有想象中的恐怖，整體體驗非常愉快，我先對Amazon SageMaker簡單介紹，然后對基于Stable Diffusion模型，搭建AIGC應用簡單總結下。
二、Amazon SageMaker簡單介紹
Amazon SageMaker 是 Amazon Web Services（AWS）的一款全面的機器學習（ML）平臺，旨在讓數(shù)據(jù)科學家，開發(fā)人員和企業(yè)更輕松地構建、訓練和部署機器學習模型。Amazon SageMaker 提供了一整套工具和框架，包括數(shù)據(jù)標注、模型訓練、模型部署、自動化建模等功能，同時還支持多種常見數(shù)據(jù)科學框架，例如 TensorFlow、PyTorch 和 Apache MXNet。Amazon SageMaker 建立在 Amazon 二十年來開發(fā)現(xiàn)實世界機器學習應用程序的經(jīng)驗之上，這些應用程序包括產(chǎn)品推薦、個性化、智能購物、機器人技術和語音輔助設備。
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三、基于Stable Diffusion模型，搭建AIGC應用簡單
1、我們需要先檢查限額
我們會使用ml.g4dn.xlarge，首先需要確保 ml.g4dn.xlarge有額度，點擊這里：請點擊檢查限額?，搜索框中輸入ml.g4dn.xlarge for endpoint usage 若您的限額如圖所示,在ml.g4dn.xlarge for endpoint usage行第二列若為0，請繼續(xù)以下步驟
選中其中的ml.g4dn.xlarge for endpoint usage，然后點擊右上角橙色按鈕“請求增加配額”一步一步的往下走。
2、我們需要創(chuàng)建Amazon SageMaker Notebook實例
1）、登錄控制臺
2）、在查找服務處搜索SageMaker，然后配置筆記本實例。
3）、配置一個IAM角色
3、我們需要在AWS Cloud9 創(chuàng)建前后端 Web 應用
1）、創(chuàng)建環(huán)境
這里我們需要進行創(chuàng)建AWS Cloud9和安裝boto3這些環(huán)境等，具體操作可以看這里
2）、運行app.py和preview前端頁面
3）、簡單測試prompt
輸入：a siamese cat wearing glasses, ?working hard at the computer
4、總結
基于Stable Diffusion模型，搭建AIGC應用操作非常簡單，就算我們不是很懂，也能操作成功，功能也非常強大，體驗非常舒服，真心建議大家去使用。
四、Stable Diffusion 模型介紹和核心競爭力
1、模型結構圖
2、模型原理
3、模型訓練
訓練目標：一步步對隨機的高斯噪聲降噪（denoise）
優(yōu)勢：Latent diffusion 之所以是 “l(fā)atent”，是因為模型是在低維的潛空間（latent space）上進行擴散過程，而不是在實際的像素空間，從而降低了內(nèi)存消耗和計算復雜度（比如輸入shape是(3,512,512)，下采樣因子是8，潛空間中變成了(3,64,64)，節(jié)省了8×8=64倍的內(nèi)存）。訓練完之后的模型就能把一張圖表示成一個低維的潛特征。
4、模型推理
如圖（假設batch size是1），用戶輸入的 prompt 被 CLIP Text encoder 編碼為 77×768 的潛特征，隨機噪聲被表示成 64×64 的潛特征；然后 U-Net 以 prompt 的特征為條件，逐步迭代計算。U-Net 輸出的噪聲殘差，會通過調(diào)度算法（scheduler algorithm），根據(jù)先前的噪聲表示和預測的噪聲殘差，計算最終去噪的圖像潛表示。Stable Diffusion 建議的調(diào)度算法有三種：
- PNDM scheduler（Pseudo Numerical Methods for Diffusion Models on Manifolds，默認）
- DDIM scheduler
- K-LMS scheduler
得到圖像潛表示后，就可以送到 VAE 的 decoder 解碼成圖像了。
5、Stable Diffusion 算法模型的核心競爭力
- Stable Diffsuion能壓縮率更高，清晰度超越JPEG等算法。
- 與純粹基于transformer的方法相比，本文方法更適合高維數(shù)據(jù)；還可以高效地應用于百萬像素圖像的高分辨率合成。
- 顯著降低計算成本，在多個任務(無條件圖像合成、inpainting、超分辨率)和數(shù)據(jù)集上實現(xiàn)了具有競爭力的性能。與基于像素的擴散方法相比，顯著降低了推理成本。
- 與之前的工作(同時學習編碼器/解碼器架構和score-based的先驗)相比，方法不需要對重構和生成能力進行精確的權衡。這確保了僅需非常少的潛空間正則化下，即可有較合理的重建效果。
- 對于超分辨率、圖像修復和語義合成等條件密集輸入型的任務，模型能以卷積的方式應用，并輸出高達1024分辨率的圖像。
- 基于交叉注意力的通用條件機制，實現(xiàn)了多模態(tài)訓練。用它來訓練類條件模型、文本到圖像模型和布局到圖像模型。
- Stable Diffsuion制作圖片速度非?？?。
總之只需訓練一次通用的自動編碼階段，就可以用于多次DM訓練或探索可能完全不同的任務。
五、Amazon SageMaker產(chǎn)品強大的功能特性
1、模型訓練功能
Amazon SageMaker 提供了完整的模型訓練流程，支持多種常見的深度學習和機器學習算法，包括線性回歸、邏輯回歸、k-means聚類、隨機森林等。用戶可以在 SageMaker 中選擇合適的算法，并通過簡單易用的界面或 API 進行模型訓練。此外，用戶可以使用預訓練模型或自己的模型文件進行訓練。
當然，我們還可有使用亞馬遜訓練模特 SageMaker，下圖說明了 Amazon 如何訓練和部署模型 SageMaker：。
2、模型部署功能
Amazon SageMaker 提供了多種模型部署選項，包括實時端點、批量推理和容器化部署等。用戶可以根據(jù)自己的需求選擇合適的部署方式，并通過簡單易用的界面或 API 進行部署。此外，用戶還可以根據(jù)自己的需求進行部署優(yōu)化，例如通過使用 GPU 實例加速推理速度，下圖就是工作原理。
?我們可以在點擊這里部署用于推理的模型具體深入了解。
3、數(shù)據(jù)標注功能
Amazon SageMaker 提供了一整套數(shù)據(jù)標注工具，包括文本分類、圖像分類、目標檢測等。用戶可以選擇合適的數(shù)據(jù)標注任務，并通過簡單易用的界面或 API 進行標注。此外，用戶還可以使用 Amazon Mechanical Turk 等服務來獲取更多的標注數(shù)據(jù)。
4、自動化建模功能
Amazon SageMaker 提供了自動化建模功能，可以根據(jù)用戶提供的數(shù)據(jù)自動生成模型。用戶只需要上傳數(shù)據(jù)集，SageMaker 就會自動生成最佳的模型架構和參數(shù)，并進行訓練和優(yōu)化。此功能可以大大簡化模型構建的過程，提高模型的精度和效率。
5、建模能力、速度與易用性
Amazon SageMaker 提供了一整套優(yōu)秀的建模能力，可以幫助用戶快速構建高質(zhì)量的模型。同時，SageMaker 的訓練速度也非?？?，可以大大縮短模型訓練的時間。此外，SageMaker 的易用性也非常好，用戶可以通過簡單易用的界面或 API 進行操作，無需專業(yè)知識。
6、框架支持能力功能
Amazon SageMaker 支持多種常見的數(shù)據(jù)科學框架，包括 TensorFlow、PyTorch 和 Apache MXNet 等。用戶可以選擇合適的框架進行模型訓練和部署，并享受到 SageMaker 提供的各種優(yōu)秀功能。
7、其它特性
除了以上所述的功能特性，Amazon SageMaker 還提供了多種其他有用的功能，例如模型調(diào)優(yōu)、模型監(jiān)控、模型解釋等。這些功能可以幫助用戶更好地理解和管理自己的機器學習模型。
六、Amazon SageMaker技術原理
1、機器學習原理性能
Amazon SageMaker 基于 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等常見的機器學習框架，使用高效的分布式計算、自動化調(diào)參、自動化特征工程等技術，提高了機器學習模型的訓練速度和效率。同時，SageMaker 還提供了多種優(yōu)秀的算法庫，可以幫助用戶更好地構建和優(yōu)化自己的機器學習模型。
1）、監(jiān)督學習
Amazon SageMaker 提供了多種內(nèi)置的通用算法，可用于分類或回歸問題。
- AutoGluon-表格
- CatBoost
- 因子分解機算法
- K 最近鄰 (k-NN) 算法
- LightGBM
- 線性學習器算法
- TabTransformer
- XGBoost 算法
- Object2Vec 算法
- DeepAR 預測算法
2）、無監(jiān)督學習
Amazon SageMaker 提供了多種內(nèi)置算法，可用于各種無監(jiān)督學習任務，例如聚類、降維、模式識別和異常檢測。
- 主成分分析 (PCA) 算法
- K-Means 算法
- IP 見解
- 隨機森林砍伐 (RCF) 算法
3 )、文本分析
SageMaker 提供專為分析自然語言處理、文檔分類或摘要、主題建?；蚍诸愐约罢Z言轉(zhuǎn)錄或翻譯中使用的文本文檔而量身定制的算法。
- BlazingText 算法
- 序列到序列算法
- 潛在狄利克雷分配 (LDA) 算法
- 神經(jīng)主題模型 (NTM) 算法
- 文本分類- TensorFlow
4）、圖像處理
SageMaker 還提供用于圖像分類、物體檢測和計算機視覺的圖像處理算法。
- 圖像分類-MXNet
- 圖像分類- TensorFlow
- 語義分割算法
- 物體檢測-MXNet
- 物體檢測- TensorFlow
2、主要功能算法總結
Amazon SageMaker 提供了多種常見的機器學習和深度學習算法，包括線性回歸、邏輯回歸、k-means聚類、隨機森林等。同時，SageMaker 還支持自定義算法，用戶可以根據(jù)自己的需求進行擴展和優(yōu)化。
七、Amazon SageMaker產(chǎn)品適用場景和體驗
1、適用場景
Amazon SageMaker 適用于各種類型和規(guī)模的機器學習項目，包括計算機視覺、自然語言處理、推薦系統(tǒng)等。它可以幫助用戶更輕松地構建、訓練和部署機器學習模型，提高模型的精度和效率。
2、體驗優(yōu)勢
1）、接入便捷
Amazon SageMaker 可以與其他 AWS 服務無縫集成，例如 Amazon S3、Amazon Redshift、AWS Lambda 等。這使得用戶可以輕松地將自己的數(shù)據(jù)和應用程序與 SageMaker 集成，無需擔心數(shù)據(jù)遷移和管理問題，點擊這里入門。
2）、功能豐富
Amazon SageMaker 提供了一整套機器學習工具和框架，包括模型訓練、模型部署、數(shù)據(jù)標注、自動化建模等功能。用戶可以根據(jù)自己的需求選擇合適的功能，并通過簡單易用的界面或 API 進行操作。
3）、幫助文檔豐富
Amazon SageMaker 提供了詳盡的幫助文檔和示例，可以幫助用戶更好地理解和使用 SageMaker。此外，AWS 還提供了豐富的支持服務，用戶可以隨時聯(lián)系 AWS 支持團隊獲取幫助。
常見問題都能得到解決
3、客戶業(yè)務案例
Amazon SageMaker 已經(jīng)被廣泛應用于各種機器學習項目中，例如：
垃圾郵件過濾：使用 SageMaker 訓練模型來識別垃圾郵件，提高郵件過濾的效率和準確率。
圖像分類：使用 SageMaker 訓練模型來識別不同類別的圖像，例如車輛、人物、動物等。
語音識別：使用 SageMaker 訓練模型來識別語音，例如語音搜索、語音識別等。
推薦系統(tǒng)：使用 SageMaker 訓練模型來預測用戶的購買行為，提高推薦系統(tǒng)的準確率和效率。
部分客戶如下圖
八、Amazon SageMaker產(chǎn)品總結
1、技術總結
Amazon SageMaker 基于 TensorFlow、PyTorch、MXNet 等常見的機器學習框架，使用高效的分布式計算、自動化調(diào)參、自動化特征工程等技術，提高了機器學習模型的訓練速度和效率。同時，SageMaker 還提供了多種優(yōu)秀的算法庫和工具，可以幫助用戶更好地構建和優(yōu)化自己的機器學習模型。
2、性能總結
Amazon SageMaker 提供了高效的數(shù)據(jù)標注、模型訓練和模型部署功能，可以幫助用戶更輕松地構建、訓練和部署機器學習模型。同時，SageMaker 還提供了多種優(yōu)秀的算法庫和工具，可以提高模型的精度和效率。
3、核心競爭力總結
Amazon SageMaker 提供了一整套優(yōu)秀的機器學習工具和框架，包括模型訓練、模型部署、數(shù)據(jù)標注、自動化建模等功能。用戶可以根據(jù)自己的需求選擇合適的功能，并通過簡單易用的界面或 API 進行操作。此外，SageMaker 還提供了高效的分布式計算、自動化調(diào)參、自動化特征工程等技術，可以大大提高機器學習模型的訓練速度和效率。
4、是否滿足大眾需求總結
Amazon SageMaker 已經(jīng)被廣泛應用于各種機器學習項目中，并得到了廣泛的認可和好評。它提供了一整套優(yōu)秀的機器學習工具和框架，可以幫助用戶更輕松地構建、訓練和部署機器學習模型，提高模型的精度和效率。
九、溫馨提示
目前云上探索實驗室正在進行中，歡迎大家參與。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-407768.html
活動介紹與活動鏈接，https://dev.amazoncloud.cn/experience?trk=cndc-detail&sc_medium=corecontent&sc_campaign=product&sc_channel=csdn
活動定位：通過云上探索實驗室，開發(fā)者可以學習實踐云上技術，同時將自己的技術心得分享給其他開發(fā)者小伙伴。一同創(chuàng)造分享，互助啟發(fā)，玩轉(zhuǎn)云上技術。云上探索實驗室不僅是體驗的空間，更是分享的平臺”文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-407768.html
到了這里，關于Amazon SageMaker簡直就是機器學習平臺的天花板的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請在右上角搜索TOY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！
