0. 前言

近來，隨著新一代 AI 大型聊天機器人 ChatGPT 火遍科技圈，人工智能生成內(nèi)容( Artificial Intelligence Generated Content, AIGC )這一領(lǐng)域開始受到學(xué)術(shù)界、工業(yè)界甚至普通用戶的廣泛關(guān)注。AIGC 憑借其獨特的“創(chuàng)造力”與人類無法企及的創(chuàng)作生成速度掀起了一股人工智能狂潮。但是，利用人工智能模型生成圖片、視頻等要用到大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，對于算力的要求相較于簡單模型也呈指數(shù)級的提升，為了快速高效的處理數(shù)據(jù)集和構(gòu)建生成模型，在云中訓(xùn)練和部署人工智能模型成為大多數(shù)用戶和公司的首選。
最近受邀參加了亞馬遜云科技的云上探索實驗室活動，并基于 Amazon SageMaker 創(chuàng)建、部署了 Stable Diffusion 生成模型，用于生成高質(zhì)量圖片，在整個模型構(gòu)建流程中充分體驗到 Amazon SageMaker 提供的全面的機器學(xué)習(xí)工具帶來的優(yōu)勢，能夠更快速、高效地執(zhí)行機器學(xué)習(xí)任務(wù)，同時還具有靈活性、擴展性和易用性等諸多優(yōu)勢。接下來，我們一起回顧生成模型模型構(gòu)建的全部流程吧！
本文，將首先介紹 AIGC 的基本概念與發(fā)展進程，并介紹了當(dāng)前先進的圖像生成模型 Stable Diffusion，然后介紹 Amazon SageMaker 的主要組件及其如何解決人工智能模型構(gòu)建過程中的痛點問題，最后通過利用 Amazon SageMaker 構(gòu)建 Stable Diffusion 模型來展示 Amazon SageMaker 在人工智能模型構(gòu)建、訓(xùn)練和部署過程中的優(yōu)勢。

1. Amazon SageMaker 與機器學(xué)習(xí)

1.1 機器學(xué)習(xí)流程

人工智能 (Artificial Intelligence, AI) 是研究用于模擬和擴展人類智能的理論、方法及應(yīng)用的一門系統(tǒng)性科學(xué)技術(shù)，其令計算機根據(jù)可用數(shù)據(jù)執(zhí)行相應(yīng)策略而無需以明確的編程方式執(zhí)行策略，AI 通過使用計算機程序模擬人類行為從而使機器實現(xiàn)智能。人工智能的目標(biāo)是創(chuàng)造能與人類思維相似的智能機器，或者通過人工智能技術(shù)來擴展人類智能從而解決實際問題。在過去幾年里，許多人工智能系統(tǒng)取得了突破性進展，已經(jīng)可以應(yīng)用于解決各種復(fù)雜問題。
一般而言，一個完整的機器學(xué)習(xí)流程通常包括以下步驟：

• 數(shù)據(jù)收集和準(zhǔn)備：在機器學(xué)習(xí)過程中，數(shù)據(jù)是至關(guān)重要的，需要收集相關(guān)數(shù)據(jù)，并對其進行預(yù)處理和清洗，以確保訓(xùn)練數(shù)據(jù)質(zhì)量和一致性
• 特征工程：對數(shù)據(jù)進行特征選擇、特征提取和特征轉(zhuǎn)換等操作，以提取有用的信息，并將其轉(zhuǎn)化為可用于訓(xùn)練模型的形式
• 模型構(gòu)建和訓(xùn)練：根據(jù)實際應(yīng)用場景，選擇并構(gòu)建合適的模型，并使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對其進行訓(xùn)練，通常需要進行模型選擇、超參數(shù)調(diào)整、模型構(gòu)建、模型訓(xùn)練和模型評估等過程
• 模型驗證和優(yōu)化：對模型進行驗證和優(yōu)化，以確保模型的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性，通常包括模型驗證、模型優(yōu)化和模型調(diào)整等過程，以進一步保證模型在實際生產(chǎn)環(huán)境中的魯棒性
• 模型部署和監(jiān)控：將模型部署到生產(chǎn)環(huán)境中，并對其進行監(jiān)控和管理，以確保模型的可靠性和高效性，通常包括模型部署、模型監(jiān)控和模型更新等過程

總之，機器學(xué)習(xí)流程是一個非常復(fù)雜和有挑戰(zhàn)性的過程，需要對數(shù)據(jù)、模型和算法等方面進行深入的研究和探索，通常機器學(xué)習(xí)模型從數(shù)據(jù)收集到模型部署應(yīng)用的完整流程需要大約 6-18 個月時間，并且通常會面臨以下問題：

• 機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)，并且數(shù)據(jù)必須經(jīng)過清洗和預(yù)處理，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量及其一致性，往往需要耗費大量的時間和精力
• 在機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中，需要選擇合適的模型，并進行超參數(shù)調(diào)優(yōu)等操作，以獲得最佳的模型性能，通常需要進行多次實驗和測試
• 機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練需要大量的計算資源，包括 CPU、GPU、內(nèi)存和存儲空間等，特別是在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集和復(fù)雜模型時，需要大量的前期投資，這對于普通用戶和小公司而言并不具備可行性

機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練流程中需要多種工具配合、大量時間和精力進行數(shù)據(jù)處理等，沒有集成化的工具用于整個機器學(xué)習(xí)的工作流，機器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)將十分復(fù)雜和昂貴。AWS (Amazon Web Services) 以為每一個開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家打造機器學(xué)習(xí)平臺為使命，為機器學(xué)習(xí)提供了諸多有力的解決方案以提高機器學(xué)習(xí)模型構(gòu)建、訓(xùn)練、部署的效率和質(zhì)量。AWS 是由 Amazon 公司提供的一種云計算服務(wù)，是一種靈活、可擴展的云平臺，提供了大量的基礎(chǔ)設(shè)施、平臺和軟件服務(wù)，以幫助構(gòu)建和運行各種應(yīng)用程序和服務(wù)，其服務(wù)包括計算、存儲、數(shù)據(jù)庫、分析、網(wǎng)絡(luò)和安全等諸多方面，以提供高可靠性、高可擴展性和低成本的云計算解決方案。
自從 2018 年起，亞馬遜云科技發(fā)布了一系列的用于機器學(xué)習(xí)的產(chǎn)品和服務(wù)，例如 Amazon SageMaker、Amazon Machine Learing 等，極大的降低了機器學(xué)習(xí)的門檻，使得用戶構(gòu)建機器學(xué)習(xí)應(yīng)用變得越來越容易，推動了機器學(xué)習(xí)的普及與應(yīng)用。

1.2 Amazon SageMaker 簡介

Amazon SageMaker 是一項完全托管的機器學(xué)習(xí)服務(wù)，為數(shù)據(jù)科學(xué)家、開發(fā)人員和企業(yè)提供了一種簡單的方式來構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機器學(xué)習(xí)模型，而無需考慮底層基礎(chǔ)設(shè)施的復(fù)雜性。
Amazon SageMaker 提供了一整套機器學(xué)習(xí)工具，涵蓋了數(shù)據(jù)標(biāo)記、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練、超參數(shù)調(diào)優(yōu)、模型部署及持續(xù)模型監(jiān)控等基本流程，也提供了自動打標(biāo)簽、自動機器學(xué)習(xí)、監(jiān)控模型訓(xùn)練等高階功能。其通過全托管的機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施和對主流框架的支持，可以降低客戶機器學(xué)習(xí)的成本。Amazon SageMaker 能夠完全消除機器學(xué)習(xí)過程中各個步驟中繁重的工作，使得開發(fā)高質(zhì)量模型變得更加輕松。
用戶可以選擇使用 Amazon SageMaker 的預(yù)置算法來快速構(gòu)建和訓(xùn)練模型，也可以使用自己的算法和框架，Amazon SageMaker 提供了一整套完整的機器學(xué)習(xí)工具，幫助用戶構(gòu)建、訓(xùn)練和部署高性能的機器學(xué)習(xí)模型，其包含多個功能組件。接下來，我們介紹其中一些主要的組件：

• 模型構(gòu)建
  • Amazon SageMaker Studio，作為首個適用于機器學(xué)習(xí)的集成開發(fā)環(huán)境 (Integrated Development Environment, IDE)，Amazon SageMaker Studio 包含完備的功能，可以在統(tǒng)一的可視化界面中操作 Notebook、創(chuàng)建模型、管理模型試驗、調(diào)試以及檢測模型偏差
  • Amazon SageMaker Notebooks，用于加快模型構(gòu)建與團隊協(xié)作，解決了以下兩個問題：1) 用戶使用單臺服務(wù)器運行 Jupyter Notebook 時需要管理底層資源；2) 在共享給其他用戶時，需要修改一系列系統(tǒng)配置以及網(wǎng)絡(luò)權(quán)限。支持一鍵啟動 Jupyter Notebook，亞馬遜云科技負責(zé)底層計算資源的托管，同時還支持一鍵共享 Notebook，推動機器學(xué)習(xí)團隊無縫協(xié)作
  • Amazon SageMaker Autopilot，實現(xiàn)模型自動構(gòu)建與優(yōu)化，通常在構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型時，我們需要花費大量的時間尋找有效的算法來解決機器學(xué)習(xí)問題，Amazon SageMaker Autopilot 可以自動檢查原始數(shù)據(jù)、選擇最佳算法參數(shù)集合、訓(xùn)練和調(diào)優(yōu)多個模型、跟蹤模型性能，并根據(jù)性能對模型進行排序，從而大幅縮短了尋找最佳模型所需的時間
  • 支持多種深度學(xué)習(xí)框架，包括 TensorFlow、PyTorch、Apache MXNet、Chainer、Keras、Gluon、Horovod 和 Scikit-learn 等，除了默認支持的框架，其他任何框架均可以通過自帶容器的方式在 Amazon SageMaker 中訓(xùn)練和部署模型
• 模型訓(xùn)練
  • Amazon SageMaker Experiments，用于組織、跟蹤和評估模型訓(xùn)練過程中的運行情況。通常，為了得到能夠部署應(yīng)用的模型，需要多次迭代和不斷調(diào)優(yōu)，包括嘗試不同算法、超參數(shù)、調(diào)整選取的特征等，Amazon SageMaker Experiments 通過自動捕獲輸入?yún)?shù)、配置和結(jié)果并進行存儲來管理模型迭代，結(jié)合 Amazon SageMaker Studio 的可視化界面來還可以瀏覽進行中的實驗，與先前的實驗結(jié)果進行直觀的對比與評估
  • Amazon SageMaker Debugger，用途分析、檢測和提醒與機器學(xué)習(xí)相關(guān)的問題。由于目前大多數(shù)機器學(xué)習(xí)流程并不透明，而且訓(xùn)練模型需要花費較長時間，因此導(dǎo)致優(yōu)化過程極其耗時，為了解決此問題，Amazon SageMaker Debbuger 會在訓(xùn)練期間自動捕獲實時指標(biāo)(例如混淆矩陣和學(xué)習(xí)梯度等)，其還會對常見問題發(fā)出警告并提供修復(fù)建議，令訓(xùn)練流程更加透明，可以更好地理解和解釋模型工作原理，并最終提高模型精度
  • 大幅降低訓(xùn)練成本，Amazon SageMaker 支持基于托管的 Spot 競價實例進行訓(xùn)練，訓(xùn)練成本降低最多可達 90%，并且，Amazon SageMaker 支持周期性自動保存 checkpoint 以避免 Spot 實例中斷導(dǎo)致模型重新開始訓(xùn)練
• 模型部署
  • 支持一鍵部署模型，針對實時或批量數(shù)據(jù)生成預(yù)測，可以跨多個可用區(qū)在自動擴展的實例上一鍵部署模型，在實現(xiàn)高冗余的同時無需進行任何基礎(chǔ)設(shè)施運維操作。Amazon SageMaker 可以自動管理計算實例和模型部署，并為 API 訪問提供安全的 https 終端節(jié)點，應(yīng)用程序只需要調(diào)用這個 API 接口就可以實現(xiàn)低延遲、高吞吐量的推理
  • Amazon SageMaker Model Monitor，用于保持模型在部署后的精確性，受限于訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，當(dāng)目標(biāo)變量隨著時間推移發(fā)生改變時，模型會出現(xiàn)不再適用的問題，這通常稱為概念漂移 (Concept Drift)。例如，經(jīng)濟環(huán)境變化可能會導(dǎo)致利率的波動，從而影響購房模型的預(yù)測結(jié)果，Amazon SageMaker Model Monitor 能夠檢測已部署模型的概念漂移問題，提供詳細的警報，同時通過 Amazon SageMaker 訓(xùn)練的模型會自動發(fā)送關(guān)鍵指標(biāo)，以幫助確定問題根源，這為一些訓(xùn)練數(shù)據(jù)有限的場景提供了一個自動化機制，方便通過線上數(shù)據(jù)不斷調(diào)優(yōu)模型，而不必因為沒有收集到足夠數(shù)據(jù)或缺少自動化流程而推遲模型部署
  • 與 Kubernetes 集成以進行編排和管理。目前，許多機器學(xué)習(xí)團隊的工作平臺基于 Kubernetes 平臺，而且一些現(xiàn)有工作流編排和應(yīng)用不易遷移，為了解決這些問題，Amazon SageMaker 提供了 Kubernetes Operator 來與基于 Kubernetes 的工作流集成
  • Amazon SageMaker Neo，支持模型一次訓(xùn)練，多處運行。Amazon SageMaker Neo 實現(xiàn)了機器學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練一次即可在云上或者邊緣計算節(jié)點中的不同硬件和系統(tǒng)環(huán)境中運行，以便在云實例和邊緣設(shè)備上進行推理，從而以更快的速度運行而不會損失準(zhǔn)確性，該功能可優(yōu)化模型以在特定的硬件上運行，為給定模型和硬件目標(biāo)提供最佳可用性能，優(yōu)化后的模型運行速度最多可提高兩倍，并且可以消耗更少的資源

總之，通過 Amazon SageMaker 提供的一系列功能組件，涵蓋了機器學(xué)習(xí)流程的各個方面，可以大大提高機器學(xué)習(xí)的效率和質(zhì)量，并為用戶構(gòu)建、訓(xùn)練和部署模型提供全面的支持和保障。

1.3 Amazon SageMaker 優(yōu)勢

通過以上介紹，我們可以總結(jié)出 Amazon SageMaker 作為一款全面的機器學(xué)習(xí)平臺具有以下優(yōu)勢：

• 高效性：Amazon SageMaker 提供了一系列高效的功能組件，如自動化模型調(diào)優(yōu)、高性能的模型訓(xùn)練和部署、豐富的監(jiān)控和調(diào)試工具等，可以顯著提高機器學(xué)習(xí)的效率和質(zhì)量
• 靈活性：Amazon SageMaker 提供了多種模型部署和管理方式，用戶可以根據(jù)需求選擇合適的部署方式
• 擴展性：Amazon SageMaker 可以輕松地擴展計算和存儲資源，以應(yīng)對不同規(guī)模和復(fù)雜度的機器學(xué)習(xí)任務(wù)
• 安全性：Amazon SageMaker 提供了多種安全性措施，包括數(shù)據(jù)隱私和保護、訪問控制和加密等，以確保用戶數(shù)據(jù)的安全和保密性
• 成本效益：Amazon SageMaker 提供了多種付費模式，用戶可以根據(jù)需求選擇合適的付費方式，并通過使用 Amazon SageMaker 自動化優(yōu)化功能，減少機器學(xué)習(xí)任務(wù)的成本

總之，Amazon SageMaker 具有高效、靈活、可擴展、安全和成本效益等優(yōu)勢，可以為用戶提供全面的機器學(xué)習(xí)支持和保障，幫助用戶更加輕松地構(gòu)建、訓(xùn)練和部署高質(zhì)量的機器學(xué)習(xí)模型。接下來，我們將基于 Amazon SageMaker 創(chuàng)建、部署 Stable Diffusion 生成模型，用于生成高質(zhì)量圖片。

2. AIGC 與 Stable Diffusion

2.1 步入 AIGC 時代

目前人工智能模型可以分為兩大類別，包括判別模型 (Discriminative Model) 與生成模型 (Generative Model)。判別模型根據(jù)一組輸入數(shù)據(jù)，例如文本、X 射線圖像或者游戲畫面，經(jīng)過一系列計算得到相應(yīng)目標(biāo)輸出結(jié)果，例如單詞翻譯結(jié)果、X 光圖像的診斷結(jié)果或游戲中下一時刻要執(zhí)行的動作。判別模型可能是我們最熟悉的一類 AI 模型，其目的是在一組輸入變量和目標(biāo)輸出之間創(chuàng)建映射。
而生成模型，并不會不會對輸入變量計算分數(shù)或標(biāo)簽，而是通過學(xué)習(xí)輸入和輸出之間的關(guān)系生成新的數(shù)據(jù)樣本，這類模型可以接受與實際值無關(guān)的向量(甚至是隨機向量)，生成復(fù)雜輸出，例如文本、音樂或圖像。人工智能生成( Artificial Intelligence Generated Content, AIGC) 內(nèi)容泛指指利用機器學(xué)習(xí)和自然語言處理技術(shù)，讓計算機生成人類可理解的文本、音頻、圖像等內(nèi)容，主要由深度學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)成，可以通過學(xué)習(xí)大量的數(shù)據(jù)來模擬人類的思維和創(chuàng)造力，從而產(chǎn)生高質(zhì)量的內(nèi)容。下圖是使用 stable diffusion 模型生成的圖像，可以看出生成的圖像不僅具有很高的質(zhì)量，同時能夠很好的契合給定的輸入描述。

AIGC 通過機器學(xué)習(xí)方法從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征，進而生成全新的、原創(chuàng)的數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)與訓(xùn)練數(shù)據(jù)保持相似，而非簡單復(fù)制原始數(shù)據(jù)。AIGC 已經(jīng)取得了重大進展，并在各個領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用：

• 內(nèi)容創(chuàng)作：可以輔助創(chuàng)作者完成圖畫、文章、小說、音樂等內(nèi)容的創(chuàng)作
• 設(shè)計：可以幫助設(shè)計師進行平面設(shè)計、UI 設(shè)計等
• 游戲：可以生成游戲中的角色、道具等元素
• 視頻制作：可以生成特效、動畫等內(nèi)容
• 智能客服：可以生成自然語言對話，實現(xiàn)智能客服等應(yīng)用

AIGC 可以視為未來的戰(zhàn)略技術(shù)，其將極大加速人工智能生成數(shù)據(jù)的速度，正在深刻改變?nèi)祟惿鐣苿尤祟悇?chuàng)作活動，包括寫作、繪畫、編程等，甚至也將推動科學(xué)研究，例如生成科學(xué)假設(shè)和科學(xué)現(xiàn)象等。AIGC 是一個快速發(fā)展的領(lǐng)域，將為各個行業(yè)帶來革命性的變化。未來，通過學(xué)術(shù)界和工業(yè)界持續(xù)探索新的算法和技術(shù)，將進一步提高生成內(nèi)容的質(zhì)量和多樣性。
總的來說，判別模型關(guān)注的是輸入和輸出之間的關(guān)系，直接預(yù)測輸出結(jié)果，而生成模型則關(guān)注數(shù)據(jù)的分布，通過學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計特征來生成新的樣本數(shù)據(jù)。判別模型推動了人工智能前數(shù)十年的發(fā)展，而生成模型將成為人工智能未來十年的重點發(fā)展方向。

2.2 Stable Diffusion 介紹

最近 AI 作畫取得如此巨大進展的原因很大程度上可以歸功于開源模型 Stable Diffusion，Stable diffusion 是一個基于潛在擴散模型 (Latent Diffusion Models, LDM) 的文圖生成 (text-to-image) 模型，經(jīng)過訓(xùn)練可以逐步對隨機高斯噪聲進行去噪以獲得感興趣的數(shù)據(jù)樣本，該模型使用來自 LAION-5B 數(shù)據(jù)庫 (LAION-5B 是目前最大、可自由訪問的多模態(tài)數(shù)據(jù)集)子集的 512x512 圖像進行訓(xùn)練，使用這個模型，可以生成包括人臉在內(nèi)的任何圖像。在使用 Stable Diffusion 生成高質(zhì)量圖像之前，我們首先介紹該模型的原理與架構(gòu)，Stable Diffusion 模型架構(gòu)如下圖所示：

Diffusion model 相比生成對抗網(wǎng)絡(luò) (Generative Adversarial Network, GAN) 具有更好的圖片生成效果，但由于該模型是一種自回歸模型，需要反復(fù)迭代計算，因此訓(xùn)練和推理代價都很高，主要原因是它們在像素空間中運行，特別是在生成高分辨率圖像時，需要消耗大量內(nèi)存。Latent diffusion 通過在較低維度的潛空間上應(yīng)用擴散過程而不是使用實際的像素空間來減少內(nèi)存和計算成本，所以 Stable Diffusion 引入了 Latent diffusion 的方式來解決計算代價昂貴的問題，能夠極大地減少計算復(fù)雜度，同時可以生成質(zhì)量較高的圖像，Latent Diffusion 的主要包括以下三個組成部分：

• 變分自編碼器 (Variational autoEncoder, VAE)
  VAE 模型主要包含兩個部分：編碼器和解碼器，其中編碼器用于將圖像轉(zhuǎn)換為低維的潛在表示，得到的低維潛在表示將作為 U-Net 模型的輸入，而解碼器用于將潛在表示轉(zhuǎn)換回圖像。在 Latent diffusion 訓(xùn)練期間，編碼器用于獲得正向擴散過程的圖像的潛在表示，正向擴散在每一步中逐步使用越來越多的噪聲。在推斷過程中，使用 VAE 解碼器將反向擴散過程生成的去噪潛在表示轉(zhuǎn)換回圖像
• U-Net
U-Net 同樣包含編碼器和解碼器兩部分，且都由 ResNet 塊組成，編碼器將圖像表示壓縮成較低分辨率的圖像表示，解碼器將較低分辨率圖像表示解碼回原始較高分辨率的圖像表示。為了防止 U-Net 在下采樣時丟失重要信息，通常在編碼器的下采樣 ResNet 和解碼器的上采樣 ResNet 之間添加捷徑連接 (Short-cut Connections)，此外，U-Net 能夠通過 cross-attention 層將其輸出條件設(shè)置在文本嵌入上，cross-attention 層被添加到 U-Net 的編碼器和解碼器部分，通常用在 ResNet 塊之間
• Text-Encoder
Text-Encoder 負責(zé)將輸入提示轉(zhuǎn)換到 U-Net 可以理解的嵌入空間，它通常是一個簡單的基于 Transformer 的編碼器，將輸入分詞序列映射到潛在文本嵌入序列。受 Imagen 的啟發(fā)，Stable Diffusion 在訓(xùn)練過程中并不會訓(xùn)練 Text-Encoder，只使用 CLIP 預(yù)訓(xùn)練過的 Text-Encoder——CLIPTextModel

但是，縱然由于 Latent diffusion 可以在低維潛在空間上進行操作，與像素空間擴散模型相比，它極大的降低了內(nèi)存和計算需求，但如果需要生成高質(zhì)量照片，模型仍然需要在 16GB 以上 GPU 上運行，具體而言，在本地計算機上搭建 Stable Diffusion 模型會遇到以下困難：

• 軟件環(huán)境：Stable Diffusion 模型的構(gòu)建需要使用特定的軟件和庫，在本地計算機上搭建軟件環(huán)境可能會遇到版本不兼容、依賴關(guān)系復(fù)雜等問題，需要花費大量時間和精力進行調(diào)試和解決
• 數(shù)據(jù)處理：Stable Diffusion 模型訓(xùn)練需要處理大量的高質(zhì)量圖像數(shù)據(jù)，在本地計算機上處理大量數(shù)據(jù)可能會導(dǎo)致內(nèi)存不足、速度慢等問題
• 計算資源限制：Stable Diffusion 模型訓(xùn)練需要大量的計算資源，包括高顯存 GPU 和大量內(nèi)存，如果本地計算機的計算資源不足，將無法訓(xùn)練模型
• 超參數(shù)：Stable Diffusion 模型需要設(shè)置大量參數(shù)，如擴散系數(shù)、邊界條件、學(xué)習(xí)率等，這些超參數(shù)的選擇需要經(jīng)過大量調(diào)試，否則可能會導(dǎo)致模型不收斂或者收斂速度過慢
• 模型驗證：Stable Diffusion 模型需要進行大量模型驗證和測試，以確保模型的正確性和可靠性

綜上所述，搭建 Stable Diffusion 模型需要克服計算資源限制、軟件兼容問題、數(shù)據(jù)處理和超參數(shù)選擇等困難。因此，選擇云計算平臺來簡化這些工作便成為自然的選擇，而 Amazon SageMaker 作為完全托管的機器學(xué)習(xí)服務(wù)成為構(gòu)建、訓(xùn)練與部署復(fù)雜模型(例如 Stable Diffusion )的首選。

3. 使用 Amazon SageMaker 創(chuàng)建 Stable Diffusion 模型

在本節(jié)中，我們將介紹基于 Amazon SageMaker 使用 Amazon SageMaker Notebook 實例測試、驗證 AIGC 模型并
部署 AIGC 模型至 Amazon SageMaker Inference Endpoint。

3.1 準(zhǔn)備工作

為了確保能夠?qū)?AIGC 模型部署至 Amazon SageMaker Inference Endpoint，需要確保有足夠的限額。為此，我們首先需要通過服務(wù)配額頁面檢查配額，在搜索框中輸入 ml.g4dn.xlarge for endpoint usage，若此配額的第二列為 0，則需要提高配額：

提高限額，需首先選中 ml.g4dn.xlarge for endpoint usage，點擊“請求增加配額”按鈕：

在輸入框中輸入所需的限額，例如 “1”，填寫完畢后，點擊“請求”按鈕提交請求：

等待配額請求通過后，就可以繼續(xù)該實驗過程。

3.2 創(chuàng)建 Amazon SageMaker Notebook 實例

Amazon SageMaker Notebook 實例是運行 Jupyter Notebook 應(yīng)用程序的機器學(xué)習(xí)計算實例。Amazon SageMaker 用于管理實例和相關(guān)資源的創(chuàng)建，我們可以在 Notetbook 實例中使用 Jupyter Notebook 準(zhǔn)備和處理數(shù)據(jù)、編寫代碼來訓(xùn)練模型、或?qū)⒛Ｐ筒渴鸬?Amazon SageMaker 中，并測試或驗證模型。接下來，我們將創(chuàng)建 Amazon SageMaker Notebook 示例，用于運行相關(guān) Jupyter Notebook 代碼。

(1) 登錄 Amazon 云科技控制臺，并將當(dāng)前區(qū)域修改為 Tokyo 區(qū)域：

(2) 在搜索框中搜索 Amazon SageMaker，并點擊進入 Amazon SageMaker 服務(wù)：

(3) 在左側(cè)菜單欄，首先點擊“筆記本”按鈕，然后點擊“筆記本實例”，進入筆記本 (Notebook) 實例控制面板，并點擊右上角”創(chuàng)建筆記本實例“按鈕：

(4) 配置筆記本實例設(shè)置，在創(chuàng)建筆記本實例詳情頁中，配置筆記本實例的基本信息，包括筆記本實例名稱(例如 stable-diffusion)、筆記本實例類型(選擇 ml.g4dn.xlarge 實例類型，該類型實例搭載 NVIDIA T4 Tensor Core GPU 顯卡，提供了模型所需執(zhí)行浮點數(shù)計算的能力)、平臺標(biāo)識符( Amazon Linux 2, Jupyter Lab 3 )和在“其他配置”下的卷大小(推薦至少 75GB 磁盤大小，用于存儲機器學(xué)習(xí)模型)：

(5) 配置筆記本實例權(quán)限，為筆記本實例創(chuàng)建一個 IAM 角色，用于調(diào)用包括 Amazon SageMaker 和 S3 在內(nèi)的服務(wù)，例如上傳模型，部署模型等。在“權(quán)限和加密”下的 IAM 角色中，點擊下拉列表，單擊“創(chuàng)建新角色”：

在配置頁面中，保持默認配置，并點擊“創(chuàng)建角色”按鈕：

成功創(chuàng)建 IAM 角色后，可以得到類似下圖的提示信息：

(6) 檢查配置的信息，確認無誤后點擊“創(chuàng)建筆記本實例”按鈕，等待實例創(chuàng)建完成。

(7) 當(dāng)筆記本狀態(tài)變?yōu)?InService 后，點擊“打開Jupyter”進入 Jupyter Notebook：

3.3 端到端體驗 AIGC

接下來，我們可以下載保存 Notebook 代碼文件，并將其上傳到 Jupyter Notebook，然后直接運行代碼，但親手編寫代碼的體驗是無與倫比，我們將介紹代碼文件的主要內(nèi)容，從頭開始端到端體驗 AIGC！需要注意的是，需要確保 Kernel 以 conda_pytorch 開頭。

(1) 安裝相關(guān)庫并進行環(huán)境配置工作：

# 檢查環(huán)境版本
!nvcc --version
!pip list | grep torch
# 安裝Notebook運行模型所需的庫文件
!sudo yum -y install pigz
!pip install -U pip
!pip install -U transformers==4.26.1 diffusers==0.13.1 ftfy accelerate
!pip install -U torch==1.13.1+cu117 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html
!pip install -U sagemaker
!pip list | grep torch

(2) 下載模型文件，我們將使用 Stable Diffusion V2 版本，其包含一個具有魯棒性的文本生成圖像模型，能夠極大的提高了圖像生成質(zhì)量，模型相關(guān)介紹參見 Github：

# 安裝git lfs以克隆模型倉庫
!curl -s https://packagecloud.io/install/repositories/github/git-lfs/script.rpm.sh | sudo bash
!sudo yum install git-lfs -y
# 設(shè)定模型版本的環(huán)境變量，使用 Stable Diffusion V2
SD_SPACE="stabilityai/"
SD_MODEL = "stable-diffusion-2-1"
# 克隆代碼倉庫
# Estimated time to spend 3min(V1), 8min(V2)
%cd ~/SageMaker
!printf "=======Current Path========%s\n"
!rm -rf $SD_MODEL
# !git lfs clone https://huggingface.co/$SD_SPACE$SD_MODEL -X "*.safetensors"
!mkdir $SD_MODEL
%cd $SD_MODEL
!git init
!git config core.sparseCheckout true
!echo "/*" >> .git/info/sparse-checkout
!echo "!**/*.safetensors" >> .git/info/sparse-checkout
!git remote add -f master https://huggingface.co/$SD_SPACE$SD_MODEL
!git pull master main
%cd ~/SageMaker
!printf "=======Folder========%s\n$(ls)\n"

(3) 在 Notebook 中配置并使用模型，首先加載相關(guān)庫與模型：

import torch
import datetime
from diffusers import StableDiffusionPipeline
# Load stable diffusion
pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(SD_MODEL, torch_dtype=torch.float16)

使用 GPU 進行運算并設(shè)定超參數(shù)，部分超參數(shù)如下：

• prompt (str 或 List[str])：引導(dǎo)圖像生成的文本提示或文本列表
• height (int, *optional, V2 默認模型可支持到 768 像素)：生成圖像的高度(以像素為單位)
• width (int, *optional, V2 默認模型可支持到 768 像素)：生成圖像的寬度(以像素為單位)
• num_inference_steps (int, *optional, 默認降噪步數(shù)為 50)：降噪步數(shù)，更多的降噪步數(shù)通常會以較慢的推理為代價獲得更高質(zhì)量的圖像
• guidance_scale (float, *optional, 默認指導(dǎo)比例為 7.5)：較高的指導(dǎo)比例會導(dǎo)致圖像與提示密切相關(guān)，但會犧牲圖像質(zhì)量，當(dāng) guidance_scale<=1 時會被忽略
• negative_prompt (str or List[str], *optional)：不引導(dǎo)圖像生成的文本或文本列表
• num_images_per_prompt (int, *optional, 默認每個提示生成 1 張圖像)：每個提示生成的圖像數(shù)量

# move Model to the GPU
torch.cuda.empty_cache()
pipe = pipe.to("cuda")

print(datetime.datetime.now())
prompts =[
    "Eiffel tower landing on the Mars",
    "a photograph of an astronaut riding a horse,van Gogh style",
]
generated_images = pipe(
    prompt=prompts,
    height=512,
    width=512,
    num_images_per_prompt=1
).images  # image here is in [PIL format](https://pillow.readthedocs.io/en/stable/)

print(f"Prompts: {prompts}\n")
print(datetime.datetime.now())

for image in generated_images:
    display(image)

(4) 將模型部署至 Sagemaker Inference Endpoint，構(gòu)建和訓(xùn)練模型后，可以將模型部署至終端節(jié)點，以獲取預(yù)測推理結(jié)果：

import sagemaker
import boto3
sess = sagemaker.Session()
# sagemaker session bucket -> used for uploading data, models and logs
# sagemaker will automatically create this bucket if it not exists
sagemaker_session_bucket=None

if sagemaker_session_bucket is None and sess is not None:
    # set to default bucket if a bucket name is not given
    sagemaker_session_bucket = sess.default_bucket()

try:
    role = sagemaker.get_execution_role()
except ValueError:
    iam = boto3.client('iam')
    role = iam.get_role(RoleName='sagemaker_execution_role')['Role']['Arn']

sess = sagemaker.Session(default_bucket=sagemaker_session_bucket)

print(f"sagemaker role arn: {role}")
print(f"sagemaker bucket: {sess.default_bucket()}")
print(f"sagemaker session region: {sess.boto_region_name}")

創(chuàng)建自定義推理腳本 inference.py：

!mkdir ./$SD_MODEL/code
# 為模型創(chuàng)建所需依賴聲明的文件
%%writefile ./$SD_MODEL/code/requirements.txt
diffusers==0.13.1
transformers==4.26.1
# 編寫 inference.py 腳本
%%writefile ./$SD_MODEL/code/inference.py
import base64
import torch
from io import BytesIO
from diffusers import StableDiffusionPipeline


def model_fn(model_dir):
    # Load stable diffusion and move it to the GPU
    pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_dir, torch_dtype=torch.float16)
    pipe = pipe.to("cuda")

    return pipe


def predict_fn(data, pipe):

    # get prompt & parameters
    prompt = data.pop("prompt", "")
    # set valid HP for stable diffusion
    height = data.pop("height", 512)
    width = data.pop("width", 512)
    num_inference_steps = data.pop("num_inference_steps", 50)
    guidance_scale = data.pop("guidance_scale", 7.5)
    num_images_per_prompt = data.pop("num_images_per_prompt", 1)
    # run generation with parameters
    generated_images = pipe(
        prompt=prompt,
        height=height,
        width=width,
        num_inference_steps=num_inference_steps,
        guidance_scale=guidance_scale,
        num_images_per_prompt=num_images_per_prompt,
    )["images"]

    # create response
    encoded_images = []
    for image in generated_images:
        buffered = BytesIO()
        image.save(buffered, format="JPEG")
        encoded_images.append(base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode())

    # create response
    return {"generated_images": encoded_images}

打包模型并上傳至 S3 桶：

#Package model, Estimated time to spend 2min(V1),5min(V2)
!echo $(date)
!tar --exclude .git --use-compress-program=pigz -pcvf ./$SD_MODEL'.tar.gz' -C ./$SD_MODEL/ .
!echo $(date)

from sagemaker.s3 import S3Uploader

print(datetime.datetime.now())
# upload model.tar.gz to s3, Estimated time to spend 30s(V1), 1min(V2)
sd_model_uri=S3Uploader.upload(local_path=f"{SD_MODEL}.tar.gz", desired_s3_uri=f"s3://{sess.default_bucket()}/stable-diffusion")
print(f"=======S3 File Location========\nmodel uploaded to:\n{sd_model_uri}")

print(datetime.datetime.now())

使用 HuggingFace 將模型部署至 Amazon SageMaker：

#init variables
huggingface_model = {}
predictor = {}

from sagemaker.huggingface.model import HuggingFaceModel
# create Hugging Face Model Class
huggingface_model[SD_MODEL] = HuggingFaceModel(
    model_data=sd_model_uri, # path to your model and script
    role=role, # iam role with permissions to create an Endpoint
    transformers_version="4.17", # transformers version used
    pytorch_version="1.10", # pytorch version used
    py_version='py38', # python version used
)

# deploy the endpoint endpoint, Estimated time to spend 8min(V2)
print(datetime.datetime.now())

predictor[SD_MODEL] = huggingface_model[SD_MODEL].deploy(
    initial_instance_count=1,
    instance_type="ml.g4dn.xlarge",
    endpoint_name=f"{SD_MODEL}-endpoint"
)

print(f"\n{datetime.datetime.now()}")

基于推理終端節(jié)點生成自定義圖片：

from PIL import Image
from io import BytesIO
import base64

# helper decoder
def decode_base64_image(image_string):
    base64_image = base64.b64decode(image_string)
    buffer = BytesIO(base64_image)
    return Image.open(buffer)

response = predictor[SD_MODEL].predict(data={
    "prompt": [
        "A bird is flying in space",
        "a photograph of an astronaut riding a horse",
    ],
    "height" : 512,
    "width" : 512,
    "num_images_per_prompt":1
  }
)

#decode images
decoded_images = [decode_base64_image(image) for image in response["generated_images"]]

#visualize generation
for image in decoded_images:
    display(image)

3.4 模型生成效果

接下來，我們使用部署完成的模型，查看圖像生成效果，例如我們使用 A bird is flying in space 和 Photos of horseback riding under the sea 可以得到以下圖像：

可以看到，即使我們只給出關(guān)鍵詞也能夠生成紋理清晰、質(zhì)量上乘的圖像，我們也可以使用其他文本測試部署完成的圖像生成模型。
最后，需要注意的是，在試驗結(jié)束后清除本次實驗開啟的資源，在控制臺逐一刪除 S3 存儲桶，以及 SageMaker 里創(chuàng)建的 Notebook、Endpoint 以及 Model 等資源

5. Amazon SageMaker 使用體驗

在利用 Amazon SageMaker 搭建和部署機器學(xué)習(xí)模型過程中，充分體驗了 Amazon SageMaker 提供的機器學(xué)習(xí)功能和工具，能夠更快速、高效地進行機器學(xué)習(xí)任務(wù)，同時還具有靈活性、擴展性和易用性等諸多優(yōu)勢，總體而言，使用體驗如下：

• Amazon SageMaker 提供了完備的機器學(xué)習(xí)工具，能夠更快速地開發(fā)、訓(xùn)練和部署模型，Amazon SageMaker 的自動化功能也可以幫助用戶快速優(yōu)化模型和參數(shù)，減少了機器學(xué)習(xí)的復(fù)雜度和工作量
• Amazon SageMaker 提供了一個易于使用的交互式筆記本，能夠更快速地探索和處理數(shù)據(jù)，也更容易地共享代碼和筆記本，從而更容易地進行協(xié)作和交流
• Amazon SageMaker 提供了多種不同的模型部署和管理方式，可以滿足使用過程中在不同場景下的需求
• Amazon SageMaker 平臺提供了完善的監(jiān)控和調(diào)試工具，能夠更好地跟蹤和分析模型性能，確保模型的穩(wěn)定性和可靠性

小結(jié)

人工智能生成內(nèi)容( Artificial Intelligence Generated Content, AIGC )憑借其獨特的“創(chuàng)造力”與人類無法企及的創(chuàng)作生成速度掀起了一股人工智能狂潮。但是，由于生成模型構(gòu)建的復(fù)雜性，在云中訓(xùn)練和部署人工智能模型成了大多 AIGC 用戶和公司的首選。Amazon SageMaker 作為一款非常優(yōu)秀的云端機器學(xué)習(xí)平臺，提供了豐富的功能和工具，可以幫助我們更加高效地構(gòu)建、訓(xùn)練和部署機器學(xué)習(xí)模型，解決了生成模型對于算力要求高昂的問題。本文主要回顧在參與亞馬遜云科技的云上探索實驗室活動過程中，基于 Amazon SageMaker 創(chuàng)建、部署 Stable Diffusion 模型的相關(guān)要點，充分展示了 Amazon SageMaker 在人工智能模型構(gòu)建、訓(xùn)練和部署過程中的優(yōu)勢。

云上探索實驗室活動

云上探索實驗室旨在用技術(shù)實驗、產(chǎn)品體驗、案例應(yīng)用等方式，讓用戶親身感受最新、最熱門的亞馬遜云科技開發(fā)者工具與服務(wù)。云上探索實驗室活動目前正在火熱進行，通過群內(nèi)指導(dǎo)和動手體驗的形式開展，官方提供多套體驗教程和快速上手資料，參與者可根據(jù)自身情況自行選擇不同難度的實驗進行實操，并通過提交不同形式的體驗作品，通過這次活動，不僅可以探索更多機器學(xué)習(xí)和 AI 技術(shù)的應(yīng)用場景，還可以結(jié)識更多志同道合的開發(fā)者。云上探索實驗室活動地址：https://dev.amazoncloud.cn/experience，快來一起體驗吧！文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-412679.html

到了這里，關(guān)于使用Amazon SageMaker構(gòu)建高質(zhì)量AI作畫模型Stable Diffusion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(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！