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使用 AWS Inferentia2 经济高效地微调和托管 SDXL 模型
随着技术的不断发展，新的模型不断涌现，提供更高的质量、更大的灵活性和更快的图像生成功能。StabilityAI 发布的 Stable Diffusion XL (SDXL) 就是这样一种突破性的模型，它将文本到图像的生成 AI 技术推向了前所未有的高度。在这篇文章中，我们演示了如何使用 SageMaker Studio 有效地微调 SDXL 模型。我们展示了如何准备经过微调的模型以在由 AWS Inferentia2 提供支持的 Amazon EC2 Inf2 实例上运行，从而为您的推理工作负载带来卓越的性价比。
来源:亚马逊云科技 _机器学习本文基于之前的机器学习博客文章，通过使用 Amazon SageMaker 大规模微调和托管 Stable Diffusion 2.1 模型来创建个性化头像，并在此基础上更进一步。随着技术的不断发展，新的模型不断涌现，提供更高的质量、更高的灵活性和更快的图像生成功能。StabilityAI 发布的 Stable Diffusion XL (SDXL) 就是这样一种突破性的模型，它将文本到图像的生成 AI 技术推向了前所未有的高度。在这篇文章中，我们将演示如何使用 SageMaker Studio 高效地微调 SDXL 模型。我们将展示如何准备经过微调的模型以在 AWS Inferentia2 支持的 Amazon EC2 Inf2 实例上运行，从而为您的推理工作负载解锁卓越的性价比。
上一篇机器学习博客文章 Amazon SageMaker Stable Diffusion XL (SDXL) 生成式 AI AWS Inferentia2 Amazon EC2 Inf2 实例解决方案概述
SDXL 1.0 是由 Stability AI 开发的文本到图像生成模型，包含超过 30 亿个参数。它包含几个关键组件，包括将输入提示转换为潜在表示的文本编码器，以及通过扩散过程基于这些潜在表示生成图像的 U-Net 模型。尽管它在公共数据集上训练的能力令人印象深刻，但应用程序构建者有时需要为特定主题或风格生成图像，而这些图像很难或无法用文字描述。在这种情况下，微调是使用您自己的数据提高相关性的绝佳选择。
在模型微调后，您可以使用 AWS Neuron SDK 在 Inf2 实例上编译和托管微调后的 SDXL。通过这样做，您可以受益于这些专用 AI 芯片提供的更高性能和成本效益，同时利用与 TensorFlow 和 PyTorch 等流行深度学习框架的无缝集成。要了解更多信息，请访问我们的 Neuron 文档。
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