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玩轉(zhuǎn)大模型!用Replicate一鍵部署

人工智能
Replicate是一個云端的機(jī)器學(xué)習(xí)模型運行平臺。它可以讓用戶使用云端API 直接運行機(jī)器學(xué)習(xí)模型,而無需了解復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型內(nèi)部構(gòu)造。

Replicate是一個云端的機(jī)器學(xué)習(xí)模型運行平臺。它可以讓用戶使用云端API 直接運行機(jī)器學(xué)習(xí)模型,而無需了解復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)模型內(nèi)部構(gòu)造。

Replicate允許用戶在Python或Jupyter Notebook中運行模型,并在云端進(jìn)行模型的部署和調(diào)優(yōu)。你可以用它運行他人發(fā)布的開源模型,也可以打包并發(fā)布自己的模型。使用Replicate,你只需一行代碼就可以生成圖像、運行和調(diào)優(yōu)開源模型,以及部署自定義模型。通過在Python代碼中調(diào)用Replicate的API,你可以在Replicate上運行模型,并獲取模型的預(yù)測結(jié)果。

模型預(yù)測如何工作

無論何時運行一個模型,都是在創(chuàng)建一個模型預(yù)測。模型預(yù)測是使用建立的模型對新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測的過程。在模型預(yù)測中,我們使用已經(jīng)訓(xùn)練好的模型來預(yù)測未知數(shù)據(jù)的結(jié)果。這個過程可以通過輸入新數(shù)據(jù)到模型中,并獲得模型的輸出來完成。

有些模型運行速度很快,幾毫秒內(nèi)就能返回結(jié)果。另外一些模型運行時間較長,尤其是生成模型,比如根據(jù)文本提示生成圖像的模型。

對于這些運行時間較長的模型,你需要輪詢 API 來檢查預(yù)測的狀態(tài)。模型預(yù)測可以有以下任何一種狀態(tài):

  • 開始:預(yù)測正在啟動。如果該狀態(tài)持續(xù)的時間超過幾秒鐘,那么通常是因為正在啟動一個新的線程來運行預(yù)測。
  • 處理:模型的 predict() 方法正在運行。
  • 成功:預(yù)測成功完成。
  • 失敗:預(yù)測在處理過程中遇到錯誤。
  • canceled(取消):用戶取消了預(yù)測。

登錄后,你可以在儀表板上查看預(yù)測列表,其中包含狀態(tài)、運行時間等摘要:

圖片

如何在瀏覽器中運行模型

你可以使用云端 API 或網(wǎng)頁瀏覽器在 Replicate 上運行模型。網(wǎng)頁能讓你直觀地看到模型的所有輸入,并生成一個表單,可直接從瀏覽器運行模型,如下所示:

圖片

如何使用 API 運行模型

網(wǎng)頁非常適合用來理解模型,但當(dāng)你準(zhǔn)備將模型部署到聊天機(jī)器人、網(wǎng)站或移動應(yīng)用中時,API 就能發(fā)揮作用了。

Replicate的HTTP API 可與任何編程語言配合使用,而且還有 Python、JavaScript 和其他語言的客戶端庫,讓 API 的使用更加方便。

使用 Python 客戶端,只需幾行代碼即可創(chuàng)建模型預(yù)測,首先安裝Python庫:

pip install replicate

通過在環(huán)境變量中設(shè)置令牌來進(jìn)行身份驗證:

export REPLICATE_API_TOKEN=<paste-your-token-here>

然后你可以通過 Python 代碼在 Replicate 上運行任何開源模型。下面的示例運行了 stability-ai/stable-diffusion:

import replicate

output = replicate.run(
  "stability-ai/sdxl:39ed52f2a78e934b3ba6e2a89f5b1c712de7dfea535525255b1aa35c5565e08b",
  input={"prompt": "An astronaut riding a rainbow unicorn, cinematic, dramatic"}
)

# ['https://replicate.delivery/pbxt/VJyWBjIYgqqCCBEhpkCqdevTgAJbl4fg62aO4o9A0x85CgNSA/out-0.png']


圖片


責(zé)任編輯:龐桂玉 來源: AIGC社區(qū)
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