Stable Diffusion 亚马逊云科技插件解决方案

快速助力您在云端释放生成式 AI 的力量

Stable Diffusion 亚马逊云科技插件解决方案

快速助力您在云端释放生成式 AI 的力量

概览

Stable Diffusion 亚马逊云科技插件解决方案帮助客户将现有的 Stable Diffusion 模型训练、微调和推理工作负载从本地服务器迁移到使用插件和 Amazon CloudFormation 模板的 Amazon SageMaker 上,利用云中的弹性资源,加速模型迭代,并避免了在单机部署相关的性能瓶颈。

优势

安装便捷

本解决方案使用 CloudFormation 一键部署亚马逊云科技中间件,搭配社区原生 Stable Diffusion WebUI 插件安装形式一键安装,即可赋能用户快速使用 Amazon SageMaker 云上资源,进行推理、训练和调优工作。

安装便捷

本解决方案使用 CloudFormation 一键部署亚马逊云科技中间件,搭配社区原生 Stable Diffusion WebUI 插件安装形式一键安装,即可赋能用户快速使用 Amazon SageMaker 云上资源,进行推理、训练和调优工作。

社区原生

该方案以插件形式实现,用户无需改变现有 Web 用户界面的使用习惯。此外,该方案的代码是开源的,采用非侵入式设计,有助于用户快速跟上社区相关功能的迭代,例如备受欢迎的 Dreambooth、ControlNet 和 LoRa 等插件。

社区原生

该方案以插件形式实现,用户无需改变现有 Web 用户界面的使用习惯。此外,该方案的代码是开源的,采用非侵入式设计,有助于用户快速跟上社区相关功能的迭代,例如备受欢迎的 Dreambooth、ControlNet 和 LoRa 等插件。

可扩展性强

本解决方案将 WebUI 界面与后端分离,WebUI 可以在支持的终端启动而没有 GPU 的限制;原有训练,推理等任务通过插件所提供的功能迁移到 Amazon SageMaker,为用户提供弹性计算资源、降低成本、提高灵活性和可扩展性。

可扩展性强

本解决方案将 WebUI 界面与后端分离,WebUI 可以在支持的终端启动而没有 GPU 的限制;原有训练,推理等任务通过插件所提供的功能迁移到 Amazon SageMaker,为用户提供弹性计算资源、降低成本、提高灵活性和可扩展性。

技术详情

下图显示了您可以使用该解决方案实施指南和随附的 Amazon CloudFormation 模板自动部署的架构。

架构图
  1. 在 WebUI 控制台中的用户将使用分配的 API token 触发对 API Gateway 的请求,同时进行身份验证。(注:WebUI 的角度不需要 Amazon 凭证。)
  2. API Gateway 将根据 URL 前缀将请求路由到不同功能的 Amazon Lambda 函数,以实现相应任务(例如,模型上传、checkpoint 合并)、模型训练和模型推理。同时,Amazon Lambda 函数将操作元数据记录到 Amazon DynamoDB 中(例如,推断参数、模型名称),以便进行后续查询和关联。
  3. 在训练过程中,Amazon Step Functions 将被调用来安排训练过程,其中包括使用 Amazon SageMaker 进行训练和使用 Amazon SNS 进行训练状态通知。在推理过程中,Amazon Lambda 函数将调用 Amazon SageMaker 来实现异步推断。训练数据、模型和 checkpoint 将以不同的前缀分隔存储在 Amazon S3 存储桶中。

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机器学习

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亚马逊云科技解决方案

基于行业客户应用场景以及技术领域的解决方案。

此亚马逊云科技解决方案的应用场景
机器学习
关于此部署
版本
1.4.0

发布时间
2024 年 1 月

作者
亚马逊云科技

预计部署时间
25 分钟
源代码链接 CloudFormation 模板链接
部署选项
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