Vom Studenten zum Startup-Gründer

Der Einstieg in die Cloud als Schüler oder Student

In diesem Beitrag geht es um das Startup RealFakePhotos, welches von einem ehemaligen AWS Werkstudenten und seinen Kommilitonen auf AWS ins Leben gerufen wurde. Wir erklären wie ihr Produkt auf AWS funktioniert und wie man selbst als Student oder Schüler eigene Projekte in der Cloud starten kann. Das ganze Interview findet ihr hier:

Über RealFakePhotos

RealFakePhotos ist ein Startup, das von drei Studenten der ETH Zürich gegründet wurde. Olli, einer der Gründer, studiert Elektrotechnik an der ETH Zürich und war Werkstudent bei AWS (Amazon Web Services). Zusammen mit seinen Freunden hat er RealFakePhotos gegründet, um künstliche Fotos zu erstellen, die verblüffend echt aussehen. Wenn man schnell und einfach Porträtfotos braucht, lädt der Nutzer 10 eigene Fotos, zum Beispiel Selfies, hoch und erhält KI-generierte Bilder. Ihr könnt auswählen, ob ihr eher professionelle Bilder im Anzug oder legere Bilder generieren möchtet.

Die Geschichte von RealFakePhotos

Olli stieß 2022 auf ein Python-Notebook, mit dem man künstliche Bilder erstellen konnte, indem man eigene Fotos als Basis nutzte. Dies ermöglichte es ihm beispielsweise, ein ungezwungenes Urlaubsfoto in ein professionell aussehendes Porträt zu verwandeln. Er erkannte das Potenzial in diesem Ansatz und beschloss zusammen mit seinen Freunden, die Modelle weiterzuentwickeln. Durch das ETH Student Project House konnten die drei Studenten Unterstützung für ihr Projekt erhalten. Das führte sie zu AWS, wo ihnen Solutions Architekten beim Aufbau des Projekts auf Amazon SageMaker halfen.

Architektur der Lösung

Die KI-Modelle für die Bilder werden auf Amazon SageMaker trainiert. Amazon SageMaker ist eine vollständig verwaltete Plattform von AWS, die es Entwicklern und Data Scientists erleichtert, Modelle für maschinelles Lernen zu trainieren, bereitzustellen und zu betreiben. Es deckt den gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens ab – von der Datenexploration und -aufbereitung mit Jupyter Notebooks über das Training und die Evaluierung von Modellen bis hin zum Betrieb eines trainierten Modells in Produktion. Dies ermöglicht es dem Team von RealFakePhotos, sich auf die Entwicklung und Verbesserung ihrer Modelle zu konzentrieren, ohne sich um komplexe Infrastruktur kümmern zu müssen. Die Bilder und Modelle werden in einem Amazon S3 Bucket gespeichert. Amazon S3 bietet den Vorteil, dass es mit 99,99 % hochverfügbar ist und somit die Bilder sicher gespeichert werden können.

Durch die Nutzung von Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Spot-Instanzen, eine kosteneffiziente Option für zeitweilig verfügbare Rechenressourcen, gelang es dem Startup die Kosten pro Modelltraining von 4 US-Dollar auf 1 US-Dollar pro Nutzer senken. RealFakePhotos zahlt dabei nur für die Ressourcen, die sie aktiv nutzen, wie beispielsweise beim Training von Modellen für ihre Kunden. Somit machen sie sich das Pay-as-you-go-Prinzip der Cloud zunutze.

Das Beispiel von RealFakePhotos zeigt, wie ein cloudbasierter Ansatz schnelles Experimentieren mit Ideen ohne große Verpflichtungen ermöglicht. Durch die Nutzung von Spot-Instanzen und GPUs konnten Olli und seine Mitgründer den Trainingsprozess optimieren und ihre Plattform einfach skalieren. Dabei mussten sie nie in eigene Hardware investieren.

Zugang zur Cloud für Studenten

Es gibt verschiedene Angebote, um eigene Projekte auf AWS umzusetzen oder generell erstmal mehr über die Cloud zu lernen. In Amazon Studio Lab können Studenten maschinelles Lernen (ML) ausprobieren und das ohne Kreditkartenregistrierung. Falls man nicht nur Interesse an maschinellem Lernen hat, sondern mehr über die Cloud lernen möchte, ist AWS Educate eine hilfreiche Ressource für Studenten und Schüler. Durch digitale Abzeichen können die Schüler und Studenten auf der Plattform ihre Kenntnisse nachweisen und für spätere Jobs nutzen.

Tipps für einen guten Start in der Cloud

Ein wichtiger Punkt, der Neulinge oft vom Experimentieren in der Cloud abhält, sind die Kosten. Es ist wichtig zu verstehen wann genau Kosten anfallen und wie man diese im Auge behält, um unangenehme Überraschungen zu vermeiden. Um sicherzustellen, dass man sofort informiert wird, sobald man mehr als 0 US-Dollar ausgibt, kann man diesem Tutorial folgen.

Durch solche Strategien können Nutzer die Kosten für ihre Cloud-Experimente deutlich reduzieren und sich auf die Umsetzung ihrer Ideen konzentrieren, ohne von unerwarteten Rechnungen abgeschreckt zu werden.

Viel Erfolg bei den nächsten eigenen Projekten!