2024-09-02

要在Unity中接入Stable-Diffusion-WebUI的文生图API并生成图像,你需要做以下几步:

  1. 确保Stable-Diffusion-WebUI服务器正在运行并且文生图API可用。
  2. 在Unity项目中,编写代码来发送HTTP请求到Stable-Diffusion-WebUI的API。
  3. 接收并处理API响应,将生成的图像显示在Unity中。

以下是一个简单的Unity C#脚本示例,展示了如何发送HTTP请求并获取图像:




using System.Collections;
using UnityEngine;
using UnityEngine.Networking;
 
public class StableDiffusionWebUI : MonoBehaviour
{
    public string apiUrl = "http://localhost:7860/image"; // 替换为你的Stable-Diffusion-WebUI服务器地址
    public string prompt = "一只笑笑笑的猫狗"; // 替换为你想生成的图像的文本提示
 
    public UnityWebRequest request;
    public Texture2D image;
    public Renderer imageRenderer;
 
    IEnumerator Start()
    {
        // 构建请求体,这里需要按Stable-Diffusion-WebUI接口的要求设置
        var json = "{\"prompt\":\"" + prompt + "\"}";
        var jsonToSend = new UnityWebRequest(apiUrl, "POST");
        jsonToSend.uploadHandler = new UploadHandlerRaw(System.Text.Encoding.UTF8.GetBytes(json));
        jsonToSend.SetRequestHeader("Content-Type", "application/json");
 
        // 发送请求
        yield return jsonToSend.SendWebRequest();
 
        if (jsonToSend.result != UnityWebRequest.Result.Success)
        {
            Debug.LogError("Error: " + jsonToSend.error);
        }
        else
        {
            // 解析响应,获取图像的URL
            string imageUrl = System.Text.Encoding.UTF8.GetString(jsonToSend.downloadHandler.data);
 
            // 使用UnityWebRequestTexture下载图像
            using (UnityWebRequest uwr = UnityWebRequestTexture.GetTexture(imageUrl))
            {
                yield return uwr.SendWebRequest();
 
                if (uwr.result != UnityWebRequest.Result.Success)
                {
                    Debug.LogError(uwr.error);
                }
                else
                {
                    // 获取下载的纹理
                    image = DownloadHandlerTexture.GetContent(uwr);
 
                    // 应用纹理到渲染器
                    imageRenderer.material.mainTexture = image;
                }
            }
        }
    }
}

确保你的Unity项目有一个有效的Renderer来显示图像,并且你已经设置了合适的apiUrl和prompt。这段代码在Unity中运行时会自动发送HTTP请求,并将返回的图像应用到场景中的物体上。

2024-09-02



#!/bin/bash
# 更新Stable Diffusion的GPU版本
 
# 设置Stable Diffusion的版本
STABLE_DIFFUSION_VERSION="v1.0.0"
 
# 设置GPU支持的版本
GPU_STABLE_DIFFUSION_VERSION="v1.0.0-gpu"
 
# 克隆Stable Diffusion的GPU版本仓库
git clone -b $GPU_STABLE_DIFFUSION_VERSION --depth 1 https://github.com/CompVis/stable-diffusion-webui-gpu.git /opt/stable-diffusion-webui-gpu
 
# 更新stable-diffusion
cd /opt/stable-diffusion-webui-gpu || exit
 
# 安装Python依赖
./sd-webui.sh install-reqs
 
# 更新git子模块
git submodule update --init --recursive
 
# 构建前端资源
./sd-webui.sh build
 
# 更新systemd服务文件
echo "[Unit]
Description=Stable Diffusion WebUI (GPU)
After=network.target
 
[Service]
Type=simple
User=root
WorkingDirectory=/opt/stable-diffusion-webui-gpu
ExecStart=/usr/bin/python3 -u webui.py
Restart=always
RestartSec=5
 
[Install]
WantedBy=multi-user.target" > /etc/systemd/system/stable-diffusion-webui-gpu.service
 
# 重新加载systemd守护进程配置,启动服务
systemctl daemon-reload
systemctl restart stable-diffusion-webui-gpu.service
systemctl enable stable-diffusion-webui-gpu.service

这个脚本展示了如何自动化更新Stable Diffusion的GPU版本。它首先定义了版本号,然后克隆了GPU支持的Stable Diffusion仓库到指定目录,并进行了必要的配置更新。最后,它重新加载了systemd守护进程配置,并重启了服务。这个过程可以作为Jenkins的一个自动化部署步骤。

2024-09-02

在Mac本上使用GPU加速Keras计算,通常需要CUDA兼容的GPU和相应的深度学习框架,如TensorFlow与Keras的结合。以下是一个简单的例子,展示如何配置并使用GPU来加速Keras训练。

  1. 安装TensorFlow和Keras:



pip install tensorflow
pip install keras
  1. 确保已经安装了CUDA Toolkit和cuDNN,并且它们与TensorFlow版本兼容。
  2. 在代码中,确保配置TensorFlow使用GPU:



import tensorflow as tf
from tensorflow.keras import models, layers, optimizers
 
# 确保TensorFlow使用GPU
gpus = tf.config.list_physical_devices('GPU')
if gpus:
    tf.config.experimental.set_memory_growth(gpus[0], True)
    tf.config.set_visible_devices(gpus[0], 'GPU')
 
# 构建模型
model = models.Sequential()
model.add(layers.Dense(64, activation='relu', input_shape=(100,)))
model.add(layers.Dense(10, activation='softmax'))
 
model.compile(optimizer=optimizers.RMSprop(0.001),
              loss='categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])
 
# 模型训练数据准备...
 
# 开始训练
model.fit(x_train, y_train, epochs=10)

确保在运行代码前已经安装了CUDA Toolkit和cuDNN,并且它们与TensorFlow版本相兼容。如果GPU不可见或者不能被TensorFlow使用,请检查CUDA和cuDNN的安装路径和版本兼容性。

2024-09-02

在使用阿里云PAI(Platform of Artificial Intelligence)部署LLaMA Factory进行LLM(Large Language Model)微调和部署时,需要遵循以下步骤:

  1. 准备数据集:根据LLaMA Factory的要求准备相应的数据集。
  2. 配置环境:在PAI平台上配置相应的环境,包括LLaMA的预训练模型和微调所需的资源。
  3. 编写代码:使用LLaMA Factory的代码框架编写微调的代码。
  4. 提交任务:在PAI平台上提交微调任务并监控进度。
  5. 部署模型:微调完成后,将模型部署为一个服务,使其可以进行推理。

以下是一个简化的代码示例,展示如何在PAI上使用LLaMA Factory进行模型微调:




version: "1.0"
name: "llama_factory_train"
type: "ALGORITHM"
comment: "LLaMA Factory Training Job"
params:
  gpu_num: 8
  cpu_num: 32
  memory: "100Gi"
  command: "python -m llama_factory.train"
  data:
    - path: "/data/dataset.json"
      type: "dataset"
    - path: "/data/vocab.json"
      type: "vocab"
  output:
    - path: "/output/model"
      type: "model"
  algorithm_name: "llama_factory"
  algorithm_version: "0.1"
  image: "registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/your_repo/llama_factory:v1"
  envs:
    - "ENV_VAR_NAME=ENV_VAR_VALUE"
  args:
    - "--train_file"
    - "/data/dataset.json"
    - "--eval_file"
    - "/data/dataset.json"
    - "--output_dir"
    - "/output/model"
    - "--model_type"
    - "llama"
    - "--model_name_or_path"
    - "your_llama_model"
    - "--tokenizer_name"
    - "your_tokenizer"
    - "--do_train"
    - "True"
    - "--per_device_train_batch_size"
    - "1"
    - "--per_device_eval_batch_size"
    - "1"
    - "--gradient_accumulation_steps"
    - "16"
    - "--learning_rate"
    - "3e-4"
    - "--num_train_epochs"
    - "1"
    - "--overwrite_output_dir"
    - "True"

在这个例子中,我们定义了一个作业配置文件,指定了资源参数、使用的镜像、环境变量、命令和参数。这个配置文件会在PAI平台上启动一个LLaMA Factory的微调作业。

请注意,实际部署时,你需要替换数据集路径、模型路径、Docker镜像地址、环境变量和其他参数以适应你的具体设置。

以上代码仅为一个示例,具体实现可能需要根据LLaMA Factory和PAI平台的具体API进行调整。

2024-09-02



#!/bin/bash
# 在Linux上安装LLaMA Factory v0.8.3 增量预训练/监督微调
 
# 更新系统包索引并安装依赖
sudo apt-update
sudo apt-get install -y git python3-venv curl
 
# 安装LLaMA Factory
cd /opt
sudo mkdir -p llama-factory
cd llama-factory
git clone https://github.com/huggingface/llama-factory.git
cd llama-factory
git checkout v0.8.3
 
# 创建Python虚拟环境并安装LLaMA Factory
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install --upgrade pip setuptools wheel
pip install -e .
 
# 显示安装成功的消息
echo "LLaMA Factory v0.8.3 已成功安装。"

这段代码首先更新系统包索引并安装必要的依赖项,然后从GitHub仓库克隆LLaMA Factory项目并检出v0.8.3版本。接着,它在/opt/llama-factory目录下创建一个Python虚拟环境,并在其中安装LLaMA Factory。最后,它通知用户LLaMA Factory已成功安装。

2024-09-02

报错信息不完整,但从给出的部分来看,这个错误与"Torch is not able to use DirectML"有关。Torch是一个用于机器学习的开源Python库,而DirectML是一个DirectX机器学习API,它允许GPU加速机器学习模型的执行。

解释:

这个错误表明Torch试图使用DirectML,但出于某种原因不能正确地做到这一点。可能的原因包括不兼容的软件版本、DirectML未被当前的GPU或驱动支持、系统配置问题等。

解决方法:

  1. 确认你的硬件(GPU和驱动程序)支持DirectML。
  2. 确保你的Torch版本和PyTorch包是最新的,以确保兼容性。
  3. 如果你在Windows上,确保安装了正确的Visual C++运行时库。
  4. 如果你在使用的是Linux或其他非Windows系统,请确保DirectML的前置条件已满足。
  5. 如果问题依旧存在,尝试在不使用DirectML的情况下运行Torch,通常可以通过设置环境变量USE_DIRECTML=0来实现。
  6. 查看Torch和DirectML的官方文档,以获取更多的支持信息和故障排除指南。
  7. 如果你是在一个复杂的环境中运行,例如虚拟机或容器中,确保DirectML已被宿主系统正确支持和配置。

如果以上步骤无法解决问题,可能需要更详细的错误信息或者联系Torch社区寻求帮助。

2024-09-01

由于Lag-Llama是一个基于LLaMA的模型,并且专注于时间序列预测,因此安装和使用的步骤主要涉及到LLaMA模型的安装和配置。以下是基于LLaMA的基础模型安装和使用的简化步骤:

  1. 克隆Lag-Llama的仓库:

    
    
    
    git clone https://github.com/huggingface/lag-llama.git
  2. 安装Python依赖:

    
    
    
    cd lag-llama
    pip install -r requirements.txt
  3. 下载LLaMA模型,可以选择13B、33B或65B等不同尺寸的模型。例如,下载13B模型:

    
    
    
    bash download_model.sh 13B
  4. 运行预测示例:

    
    
    
    from lag_llama.llama_wrapper import LlamaWrapper
     
    llama = LlamaWrapper.from_pretrained("13B")
    prompt = "世界上有多少种程序设计语言?"
    output = llama.generate(prompt)
     
    print(output)

请注意,以上代码是基于LLaMA模型的基础使用,并非Lag-Llama特有的功能。Lag-Llama可能还需要安装其他依赖或者使用特定的接口来进行时间序列预测。具体使用时,请参考Lag-Llama的官方文档。

2024-09-01

解释:

NansException是一个通常在机器学习或深度学习模型中抛出的异常,表示在模型的计算过程中产生了全是NaN(Not a Number,非数字)的tensor。这通常是因为模型参数不稳定,导致无法计算出有效的数值,可能是因为学习率过高、数据预处理问题、模型结构设计不当或者内存不足等原因。

解决方法:

  1. 检查数据集:确保输入数据没有异常值或者无法处理的情况。
  2. 标准化和归一化:对输入数据进行标准化或归一化处理,确保数据分布的稳定性。
  3. 降低学习率:如果是参数更新过程中产生NaN,尝试降低学习率。
  4. 检查模型初始化:确保模型权重被适当初始化。
  5. 监控梯度爆炸:使用梯度裁剪技术,如TensorFlow中的tf.clip_by_global_norm,以防梯度爆炸。
  6. 使用数值稳定的激活函数:如LeakyReLUSwish代替ReLU
  7. 检查内存和GPU使用情况:确保有足够的内存和GPU资源来支持模型的运行。
  8. 分步调试:从最简单的模型开始,逐步添加复杂性,找出导致NaN的确切位置。
  9. 查看模型日志:分析模型的日志输出,查找可能的警告信息或者错误提示。
  10. 更新库和依赖:确保所有的深度学习库都是最新版本,避免已知的bug。

如果以上步骤无法解决问题,可能需要进一步调试或查看模型的具体实现细节。

2024-09-01

CopilotKit 是一个开源框架,用于在应用程序内部部署人工智能代理,并使用 Langchain 自动执行任何命令。以下是一个简单的使用示例:

首先,安装CopilotKit:




pip install copilotkit

然后,使用CopilotKit创建一个简单的应用内 AI 代理,例如,一个处理文本查询并使用 OpenAI 的 GPT-3 模型进行响应的代理:




from copilotkit import Copilot, OpenAIProxy
 
# 初始化一个 OpenAI 代理
openai_proxy = OpenAIProxy(
    openai_api_key="YOUR_OPENAI_API_KEY",
    proxy_name="MyAppCopilot"
)
 
# 初始化 Copilot 实例
copilot = Copilot(
    openai_proxy=openai_proxy,
    # 设置代理响应的最大tokens数量
    max_tokens=75,
)
 
# 使用 while 循环来处理用户的输入,并产生相应的响应
while True:
    user_input = input("请输入您的指令:")
    response = copilot.handle_input(user_input)
    print(response)

在这个例子中,我们创建了一个简单的交互式会话,用户输入指令,AI 代理根据指令作出响应。CopilotKit 使用 Langchain 来理解和执行用户的指令。

请注意,你需要自己的 OpenAI API 密钥,并替换 "YOUR_OPENAI_API_KEY" 为你的 API 密钥。

这只是一个基础示例,CopilotKit 支持更复杂的功能,比如使用多个模型、管理用户历史、优化提示等等。

2024-09-01

这个问题似乎是在询问一个开源项目,它旨在提供 Github Copilot 的本地版本,同时确保隐私和数据保护。

首先,我们需要明确一点,Github Copilot 是一个 AI 辅助编程工具,它可以在编写代码时提供实时建议。这个工具非常受欢迎,但是它需要互联网连接,并且会将一些用户数据发送到 Github 的服务器。

开源项目 "Continue" 应该是一个尝试提供一个本地版本的 AI 辅助编程工具,它可以在不泄露用户数据和隐私的情况下工作。

目前,关于这个项目的具体实现细节还不清楚,因为它还在早期开发阶段,并且还没有一个稳定的版本发布。但是,我们可以根据已有的信息来想象一下这个项目可能的实现方式。

一种可能的实现方式是使用开源的深度学习框架,如 TensorFlow 或 PyTorch,在用户的本地计算机上训练一个 AI 模型。然后,该模型可以在用户编写代码时提供实时的代码建议。

由于所有的数据处理和建议生成都发生在用户自己的设备上,因此不会有数据外泄的问题。

由于这个项目还在开发中,我们可能需要等到它更接近完成才能看到具体的实现和使用方法。

如果你想要跟踪这个项目的进度,你可以通过以下方式:

  1. 访问项目的官方网站或 Github 仓库,查看项目的进展。
  2. 关注项目的开发者或参与者的社交媒体账号,获取最新的动态。
  3. 参与到项目的讨论中来,提供反馈和帮助。

请注意,由于涉及到数据隐私和安全性问题,这个项目可能需要严格的审查流程,并且可能不会被所有人接受。