大きな模型で遊ぼう！レプリケートによるワンクリック展開

Replicate はクラウドベースの機械学習プラットフォームです。ユーザーはクラウド API を使用して機械学習モデルを直接実行できるため、複雑な機械学習モデルを理解する必要がなくなります。アーキテクチャ.

Python または Jupyter Notebook で、ユーザーがモデルを実行し、クラウドでモデルをデプロイおよび最適化できるようにします。これを使用して、他の人が公開したオープン ソース モデルを実行したり、独自のモデルをパッケージ化して公開したりできます。 Replicate を使用すると、わずか 1 行のコードでイメージの生成、オープンソース モデルの実行と最適化、カスタム モデルのデプロイが可能になります。 Python コードで Replicate の API を呼び出すことで、Replicate 上でモデルを実行し、モデルの予測結果を取得できます。

モデル予測の仕組み

モデルを実行するたびに、モデル予測が作成されます。モデル予測は、確立されたモデルを使用して新しいデータを予測するプロセスです。モデル予測では、すでにトレーニングされたモデルを使用して、未知のデータの結果を予測します。このプロセスは、新しいデータをモデルに入力し、モデルの出力を取得することで完了します。

一部のモデルは非常に高速に実行され、ミリ秒以内に結果を返すことができます。他のモデル、特にテキスト プロンプトに基づいて画像を生成するモデルなどの生成モデルの実行には時間がかかります。

予測のステータスを確認するには、API にクエリを実行し、これらの長い操作時間のパターンに基づいてポーリングする必要があります。パターン予測にはさまざまな状態が考えられます。

• 開始: 予報が始まります。この状態が数秒以上続く場合は、通常、予測を実行するために新しいスレッドが開始されていることが原因です。
• 処理中: モデルの detect() メソッドが実行中です。
• 成功: 予測は正常に完了しました。
• 失敗: 予測の処理中にエラーが発生しました。
• canceled: ユーザーが予測をキャンセルしました。

ログインすると、ステータスや実行時間などの概要を含む予測のリストをダッシュ​​ボードに表示できます。

ブラウザでモデルを実行する方法

クラウド API または Web ブラウザを使用して、Replicate でモデルを実行できます。以下に示すように、Web ページではすべての入力を直接表示してフォームを生成でき、モデルはブラウザから直接実行できます。 API を使用してモデルを実行するには

Web ページはモデルを理解するのに最適ですが、モデルをチャットボット、Web サイト、またはモバイル アプリにデプロイする準備ができたら、API を使用します。遊びに。

Replicate の HTTP API はあらゆるプログラミング言語で使用でき、API をより便利に使用できるように、Python、JavaScript、およびその他の言語用のクライアント ライブラリが用意されています。

#Python クライアントを使用すると、わずか数行のコードでモデル予測を作成できます。まず、Python ライブラリをインストールします:

#

pip install replicate

環境変数にトークンを設定して認証します:

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

これで、Python コードからの複製で任意のオープン ソース モデルを実行できるようになります。次の例では、stability-ai/stable-diffusion を実行します:

import replicateoutput = replicate.run("stability-ai/sdxl:39ed52f2a78e934b3ba6e2a89f5b1c712de7dfea535525255b1aa35c5565e08b",input={"prompt": "An astronaut riding a rainbow unicorn, cinematic, dramatic"})# ['https://replicate.delivery/pbxt/VJyWBjIYgqqCCBEhpkCqdevTgAJbl4fg62aO4o9A0x85CgNSA/out-0.png']

#

以上が大きな模型で遊ぼう！レプリケートによるワンクリック展開の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。