В настоящее время генеративный ИИ привлекает к себе большое внимание общественности благодаря таким продуктам, как GPT4, ChatGPT, DALL-E2, Bard и многим другим технологиям ИИ. Многие клиенты просили предоставить дополнительную информацию о решениях AWS для генеративного ИИ. Цель этого поста - удовлетворить эти потребности.
В этом посте представлен обзор генеративного ИИ с реальным вариантом использования клиентом, дается краткое описание и излагаются его преимущества, а также ссылка на простую демонстрацию AWS DeepComposer для создания новых музыкальных композиций, а также описывает, как начать использовать Amazon SageMaker JumpStart для развертывания GPT2, Stable Diffusion 2.0 и других генеративных моделей ИИ.
Обзор генеративного ИИ
Генеративный ИИ — это особая область искусственного интеллекта, которая фокусируется на создании нового материала. Это одна из самых захватывающих областей в мире ИИ, способная трансформировать существующий бизнес и вывести на рынок совершенно новые бизнес-идеи. Вы можете использовать генеративные методы для:
- Создание новых произведений искусства с использованием такой модели, как Stable Diffusion 2.0.
- Написание книги-бестселлера с использованием такой модели, как GPT2, Bloom или Flan-T5-XL.
- Сочинение вашей следующей симфонии с использованием техники Transformers в AWS DeepComposer
AWS DeepComposer — это образовательный инструмент, который поможет вам понять ключевые понятия, связанные с машинным обучением (ML), с помощью языка музыкальной композиции. Чтобы узнать больше, см. Создайте джаз-рок-трек с помощью генеративного искусственного интеллекта..
Stable Diffusion, GPT2, Bloom и Flan-T5-XL — все модели ML. Это просто математические алгоритмы, которые необходимо обучить для выявления закономерностей в данных. После изучения шаблонов они развертываются на конечных точках, готовых к процессу, известному как логический вывод. Новые данные, которые модель не видела, вводятся в модель логического вывода, и создается новый творческий материал.
Например, с такими моделями генерации изображений, как Stable Diffusion, мы можем создавать потрясающие иллюстрации, используя всего несколько слов. С помощью моделей генерации текста, таких как GPT2, Bloom и Flan-T5-XL, мы можем создавать новые литературные статьи и, возможно, книги из простого человеческого предложения.
Autodesk является клиентом AWS, использующим Создатель мудреца Амазонки чтобы помочь дизайнерам продуктов разобраться в тысячах итераций визуального дизайна для различных вариантов использования и использовать машинное обучение для выбора оптимального дизайна. В частности, они работали с Edera Safety, чтобы помочь разработать защиту для спинного мозга, которая защищает гонщиков от несчастных случаев во время участия в спортивных мероприятиях, таких как катание на горных велосипедах. Для получения дополнительной информации посмотрите видео Машинное обучение AWS позволяет оптимизировать дизайн.
Чтобы узнать больше о том, что клиенты AWS делают с генеративным ИИ и модой, см. Виртуальный стиль одежды с помощью генеративного искусственного интеллекта с использованием Amazon SageMaker.
Теперь, когда мы понимаем, что такое генеративный ИИ, давайте перейдем к демонстрации JumpStart, чтобы узнать, как генерировать новый текст или изображения с помощью ИИ.
Предпосылки
Студия Amazon SageMaker — это интегрированная среда разработки (IDE) внутри SageMaker, которая предоставляет нам все необходимые функции машинного обучения в одном окне. Прежде чем мы сможем запустить JumpStart, нам нужно настроить Studio. Вы можете пропустить этот шаг, если у вас уже запущена собственная версия Studio.
Первое, что нам нужно сделать, прежде чем мы сможем использовать какие-либо сервисы AWS, — это убедиться, что мы зарегистрировались и создали учетную запись AWS. Далее необходимо создать административного пользователя и группу. Инструкции по обоим шагам см. Настройка предварительных условий для Amazon SageMaker.
Следующим шагом является создание домена SageMaker. Домен настраивает все хранилище и позволяет добавлять пользователей для доступа к SageMaker. Для получения дополнительной информации см. Подключение к домену Amazon SageMaker. Эта демонстрация создана в регионе AWS. us-east-1
.
Наконец, вы запускаете Studio. Для этого поста мы рекомендуем запустить приложение профиля пользователя. Инструкции см. Запустите Amazon SageMaker Studio.
Выберите решение JumpStart
Теперь мы подошли к захватывающей части. Теперь вы должны войти в Studio и увидеть страницу, похожую на следующий снимок экрана.
На панели навигации под SageMaker JumpStart, выберите Модели, ноутбуки, решения.
Вам предоставляется ряд решений, базовых моделей и других артефактов, которые помогут вам начать работу с определенной моделью, конкретной бизнес-проблемой или вариантом использования.
Если вы хотите поэкспериментировать в определенной области, вы можете воспользоваться функцией поиска. Или вы можете просто просмотреть артефакты, чтобы найти подходящую модель или бизнес-решение для ваших нужд.
Например, если вы заинтересованы в решениях по обнаружению мошенничества, введите обнаружение мошенничества в строку поиска.
Если вы заинтересованы в решениях для генерации текста, введите текст в строку поиска. Хорошим местом для начала, если вы хотите изучить ряд моделей генерации текста, является выбор записной книжки Intro to JS — Text Generation.
Давайте погрузимся в конкретную демонстрацию модели GPT-2.
Демонстрация модели JumpStart GPT-2
GPT 2 — это языковая модель, которая помогает генерировать человекоподобный текст на основе заданной подсказки. Мы можем использовать этот тип модели преобразователя для создания новых предложений и помощи в автоматизации письма. Это можно использовать для создания контента, такого как блоги, сообщения в социальных сетях и книги.
Модель GPT 2 является частью семейства Generative Pre-Trained Transformer, которое было предшественником GPT 3. На момент написания GPT 3 используется в качестве основы для приложения OpenAI ChatGPT.
Чтобы приступить к изучению демонстрационной модели GPT-2 в JumpStart, выполните следующие действия:
- В JumpStart найдите и выберите тег Google 2.
- В Развертывание Модель раздел, развернуть Конфигурация развертывания.
- Что касается Хостинг-экземпляр SageMaker, выберите свой экземпляр (для этого поста мы используем ml.c5.2xlarge).
Различные типы машин имеют разные ценовые категории. На момент написания статьи выбранный нами ml.c5.2xlarge обходится менее чем в 0.50 доллара США в час. Актуальные цены см. Цены на Amazon SageMaker.
- Что касается Имя конечной точки, введите demo-hf-textgeneration-gpt2.
- Выберите Развертывание.
Дождитесь развертывания конечной точки машинного обучения (до 15 минут).
- Когда конечная точка будет развернута, выберите Открыть блокнот.
Вы увидите страницу, похожую на следующий снимок экрана.
Документ, который мы используем для демонстрации нашей демонстрации, представляет собой записную книжку Jupyter, в которой содержится весь необходимый код Python. Обратите внимание, что код на этом снимке экрана может немного отличаться от кода, который есть у вас, потому что AWS постоянно обновляет эти блокноты и следит за их безопасностью, отсутствием дефектов и обеспечением наилучшего обслуживания клиентов.
- Нажмите на первую ячейку и выберите Ctrl + Enter для запуска блока кода.
Слева от блока кода появляется звездочка (*), которая затем превращается в число. Звездочка указывает на то, что код работает и завершается, когда появляется число.
- В следующем блоке кода введите образец текста, затем нажмите Ctrl + Enter.
- Выберите Ctrl + Enter в третьем блоке кода, чтобы запустить его.
Примерно через 30-60 секунд вы увидите результаты своего вывода.
Для вводимого текста “Once upon a time there were 18 sandwiches,
мы получаем следующий сгенерированный текст:
Для вводимого текста “And for the final time Peter said to Mary,
мы получаем следующий сгенерированный текст:
Вы можете поэкспериментировать с запуском этого третьего блока кода несколько раз, и вы заметите, что модель каждый раз делает разные прогнозы.
Чтобы настроить вывод с использованием некоторых дополнительных функций, прокрутите вниз, чтобы поэкспериментировать в четвертом блоке кода.
Чтобы узнать больше о моделях генерации текста, см. Запустите генерацию текста с помощью моделей Bloom и GPT в Amazon SageMaker JumpStart..
Очистить ресурсы
Прежде чем двигаться дальше, не забудьте удалить конечную точку, когда закончите. На предыдущей вкладке в разделе Удалить конечную точку, выберите Удалить.
Если вы случайно закрыли этот блокнот, вы также можете удалить свою конечную точку через консоль SageMaker. Под вывод на панели навигации выберите Endpoints.
Выберите конечную точку, которую вы использовали, и на Действия Меню, выберите Удалить.
Теперь, когда мы понимаем, как использовать наше первое решение JumpStart, давайте рассмотрим использование модели стабильной диффузии.
Демонстрация модели JumpStart Stable Diffusion
Мы можем использовать модель Stable Diffusion 2 для создания изображений из простой строки текста. Это можно использовать для создания контента для таких вещей, как сообщения в социальных сетях, рекламные материалы, обложки альбомов или что-либо, что требует творческого оформления.
- Вернитесь в JumpStart, затем найдите и выберите Стабильная диффузия 2.
- В Развертывание Модель раздел, развернуть Конфигурация развертывания.
- Что касается Хостинг-экземпляр SageMaker, выберите свой экземпляр (для этого поста мы используем ml.g5.2xlarge).
- Что касается Имя конечной точки, войти
demo-stabilityai-stable-diffusion-v2
. - Выберите Развертывание.
Поскольку это более крупная модель, ее развертывание может занять до 25 минут. Когда все готово, статус конечной точки отображается как В сервисе.
- Выберите Открыть блокнот чтобы открыть блокнот Jupyter с кодом Python.
- Запустите первый и второй блоки кода.
- В третьем блоке кода измените текстовое приглашение, затем запустите ячейку.
Подождите около 30–60 секунд, пока не появится изображение. Следующее изображение основано на нашем примере текста.
Опять же, вы можете поиграть с расширенными функциями в следующем блоке кода. Картинка, которую он создает, каждый раз разная.
Очистить ресурсы
Опять же, не забудьте удалить свою конечную точку. На этот раз мы используем ml.g5.2xlarge, поэтому плата за него несколько выше, чем раньше. На момент написания статьи это составляло чуть более 1 доллара в час.
Наконец, давайте перейдем к AWS DeepComposer.
AWS DeepComposer
AWS DeepComposer — отличный способ узнать о генеративном ИИ. Это позволяет вам использовать встроенные мелодии в ваших моделях для создания новых форм музыки. Модель, которую вы используете, определяет, как преобразуется входная мелодия.
Если вы привыкли участвовать в AWS Deep Racer дней, чтобы помочь своим сотрудникам узнать о повторном обучении, рассмотрите возможность дополнения и улучшения дня с помощью AWS DeepComposer, чтобы узнать о генеративном ИИ.
Подробное объяснение и понятная демонстрация трех моделей в этом посте см. Создайте джаз-рок-трек с помощью генеративного искусственного интеллекта..
Обратите внимание на следующее крутые примеры загружены в SoundCloud с помощью AWS DeepComposer.
Мы хотели бы увидеть ваши эксперименты, поэтому не стесняйтесь обращаться через социальные сети (@digitalcolmer) и делиться своими знаниями и экспериментами.
Заключение
В этом посте мы говорили об определении генеративного ИИ, проиллюстрированном историей клиента AWS. Затем мы рассказали, как начать работу со Studio и JumpStart, и показали, как начать работу с моделями GPT 2 и Stable Diffusion. Мы завершили кратким обзором AWS DeepComposer.
Чтобы больше узнать о JumpStart, попробуйте использовать собственные данные для точной настройки существующей модели. Для получения дополнительной информации см. Дополнительное обучение с помощью Amazon SageMaker JumpStart. Для получения информации о точной настройке моделей стабильной диффузии см. Точная настройка моделей Stable Diffusion для преобразования текста в изображение с помощью Amazon SageMaker JumpStart.
Чтобы узнать больше о моделях стабильной диффузии, см. Создавайте изображения из текста с помощью стабильной модели распространения в Amazon SageMaker JumpStart..
Мы не раскрывали никакой информации о модели Flan-T5-XL, поэтому, чтобы узнать больше, обратитесь к следующему Репо GitHub, Примеры Amazon SageMaker репозиторий также включает ряд доступных блокнотов на GitHub для различных продуктов SageMaker, включая JumpStart, охватывающих ряд различных вариантов использования.
Чтобы узнать больше об AWS ML с помощью ряда бесплатных цифровых ресурсов, ознакомьтесь с нашим Руководство по расширению возможностей машинного обучения AWS. Вы также можете попробовать наш бесплатный План обучения машинному обучению опираться на ваши текущие знания или иметь четкую отправную точку. Чтобы пройти курс под руководством инструктора, мы настоятельно рекомендуем следующие курсы:
Это действительно захватывающее время в пространстве AI/ML. AWS готов поддержать вас на пути к машинному обучению, поэтому свяжитесь с нами в социальных сетях. Мы с нетерпением ждем вашего обучения, экспериментов и развлечений с различными услугами ML в ближайшие месяцы и наслаждаемся возможностью стать вашим инструктором в вашем путешествии по ML.
Об авторе
Пол Колмер является старшим техническим тренером в Amazon Web Services, специализирующимся на машинном обучении и генеративном искусственном интеллекте. Его страсть — помогать клиентам, партнерам и сотрудникам развиваться и расти, рассказывая истории, делясь опытом и передавая знания. За более чем 25 лет работы в ИТ-индустрии он специализируется на гибких культурных практиках и решениях для машинного обучения. Пол является членом Лондонского музыкального колледжа и членом Британского компьютерного общества.
- SEO-контент и PR-распределение. Получите усиление сегодня.
- ПлатонАйСтрим. Анализ данных Web3. Расширение знаний. Доступ здесь.
- Чеканка будущего с Эдриенн Эшли. Доступ здесь.
- Покупайте и продавайте акции компаний PREIPO® с помощью PREIPO®. Доступ здесь.
- Источник: https://aws.amazon.com/blogs/machine-learning/get-started-with-generative-ai-on-aws-using-amazon-sagemaker-jumpstart/
- :является
- :нет
- $UP
- 1
- 11
- 15%
- 50
- 500
- 7
- 8
- 9
- 937
- a
- О нас
- доступ
- несчастных случаев
- Учетная запись
- Добавить
- адрес
- административный
- продвинутый
- После
- проворный
- AI
- AI / ML
- цель
- Альбом
- алгоритмы
- Все
- позволять
- позволяет
- уже
- Также
- Amazon
- Создатель мудреца Амазонки
- Amazon SageMaker JumpStart
- Amazon Web Services
- an
- и
- любой
- все
- приложение
- появиться
- Применение
- МЫ
- ПЛОЩАДЬ
- около
- Искусство
- статьи
- искусственный
- искусственный интеллект
- произведение искусства
- AS
- Активы
- связанный
- At
- приложенный
- внимание
- Autodesk
- автоматизировать
- доступен
- AWS
- Клиент AWS
- бар
- основанный
- BE
- , так как:
- говяжий
- было
- до
- начало
- Преимущества
- ЛУЧШЕЕ
- благословение
- Заблокировать
- Блоки
- блоги
- Цвести
- книга
- Книги
- изоферменты печени
- Британская
- строить
- встроенный
- бизнес
- Бизнес-идеи
- бизнес
- но
- by
- CAN
- случаев
- случаев
- изменение
- расходы
- ChatGPT
- проверка
- Выберите
- Очистить
- закрыто
- код
- Колледж
- как
- приход
- неотразимый
- полный
- полностью
- компьютер
- понятия
- Свяжитесь
- Рассматривать
- Консоли
- постоянно
- содержание
- контентного создание
- курс
- курсы
- чехол для варгана
- покрытие
- чехлы
- Создайте
- создали
- создает
- Создающий
- создание
- творческий
- культурный
- Текущий
- клиент
- опыт работы с клиентами
- Клиенты
- данным
- день
- Дней
- Смерть
- Демо
- развертывание
- развернуть
- развертывание
- описание
- Проект
- дизайнеры
- конструкций
- подробный
- обнаружение
- определяет
- развивать
- Разработка
- различный
- Вещание
- Интернет
- Цифровые активы
- do
- документ
- дело
- домен
- Dont
- вниз
- каждый
- образовательных
- сотрудников
- позволяет
- охватывает
- Конечная точка
- повышение
- Enter
- Окружающая среда
- Эфир (ETH)
- События
- Каждая
- пример
- захватывающий
- существующий
- Расширьте
- опыт
- Впечатления
- эксперимент
- Эксперименты
- объяснение
- Больше
- Исследование
- семья
- Мода
- Особенности
- ФРС
- чувствовать
- человек
- несколько
- поле
- Поля
- окончательный
- Найдите
- First
- фокусируется
- после
- питание
- Что касается
- формы
- вперед
- Год основания
- 4
- Четвертый
- мошенничество
- обнаружение мошенничества
- Бесплатно
- от
- fun
- функция
- получение
- порождать
- генерируется
- порождающий
- поколение
- генеративный
- Генеративный ИИ
- получить
- GitHub
- данный
- стекло
- хорошо
- большой
- группы
- Расти
- рука
- Есть
- he
- услышанный
- помощь
- помощь
- помогает
- здесь
- высший
- очень
- его
- хостинг
- час
- Как
- How To
- HTML
- HTTPS
- человек
- идеи
- определения
- if
- изображение
- генерация изображения
- изображений
- in
- включает в себя
- В том числе
- указывает
- промышленность
- информация
- вход
- пример
- инструкции
- интегрированный
- Интеллекта
- заинтересованный
- в
- IT
- IT индустрия
- итерации
- ЕГО
- путешествие
- JPG
- Прыгать
- Jupyter Notebook
- всего
- Основные
- знания
- обмен знаниями
- известный
- язык
- больше
- запуск
- запуск
- УЧИТЬСЯ
- узнали
- изучение
- оставил
- такое как
- линия
- жизнью
- Войти
- Лондон
- посмотреть
- серия
- любят
- машина
- обучение с помощью машины
- сделанный
- сделать
- ДЕЛАЕТ
- Создание
- многих
- рынок
- материала
- математический
- Медиа
- минут
- ML
- модель
- Модели
- месяцев
- БОЛЕЕ
- самых
- гора
- двигаться
- с разными
- Музыка
- музыкальный
- имя
- Навигация
- необходимо
- Необходимость
- потребности
- Новые
- следующий
- в своих размышлениях
- ноутбук
- ноутбуки
- Уведомление..
- сейчас
- номер
- of
- on
- ONE
- открытый
- OpenAI
- Возможность
- оптимальный
- or
- Другие контрактные услуги
- наши
- внешний
- контуры
- выходной
- за
- обзор
- собственный
- страница
- хлеб
- часть
- участвующий
- особый
- партнеры
- страсть
- паттеранами
- Пол
- Люди
- Питер
- картина
- Часть
- Платон
- Платон Интеллектуальные данные
- ПлатонДанные
- Играть
- пожалуйста
- Точка
- пунктов
- После
- Блог
- потенциал
- потенциально
- практиками
- предшественник
- Predictions
- представить
- представлены
- нажмите
- предыдущий
- цена
- цены
- Проблема
- процесс
- Произведенный
- Продукт
- Продукция
- Профиль
- рекламный
- обеспечивать
- приводит
- что такое варган?
- Питон
- ассортимент
- скорее
- достигать
- готовый
- реальные
- рекомендовать
- Рекомендации
- область
- соответствующие
- требуется
- ресторан
- Итоги
- райдеры
- Рок
- Run
- Бег
- Сохранность
- sagemaker
- Сказал
- САНКТ
- пролистать
- Поиск
- Во-вторых
- секунды
- Раздел
- безопасный
- посмотреть
- видя
- видел
- выбранный
- старший
- предложение
- обслуживание
- Услуги
- набор
- Наборы
- Поделиться
- общие
- должен
- демонстрации
- Шоу
- подписанный
- аналогичный
- просто
- просто
- одинарной
- немного отличается
- So
- Соцсети
- социальные сети
- Сообщения в социальных сетях
- Общество
- Решение
- Решения
- некоторые
- Soundcloud
- Space
- специализируется
- специализация
- конкретный
- конкретно
- стабильный
- Начало
- и политические лидеры
- Начало
- Статус:
- Шаг
- Шаги
- диск
- История
- рассказ
- студия
- Ошеломляющий
- такие
- поддержка
- Убедитесь
- взять
- Говорить
- Технический
- снижения вреда
- технологии
- генерация текста
- чем
- который
- Ассоциация
- их
- тогда
- Там.
- Эти
- они
- задача
- вещи
- В третьих
- этой
- те
- тысячи
- три
- Через
- время
- раз
- в
- инструментом
- трек
- специалистов
- Обучение
- перевод
- Transform
- преобразован
- трансформатор
- трансформеры
- по-настоящему
- Получается
- напишите
- Типы
- под
- понимать
- новейший
- обновление
- загружено
- на
- us
- использование
- прецедент
- используемый
- Информация о пользователе
- пользователей
- через
- различный
- версия
- с помощью
- Видео
- Ожидание
- хотеть
- законопроект
- Путь..
- we
- Web
- веб-сервисы
- были
- Что
- когда
- который
- в то время как
- КТО
- будете
- в
- слова
- работавший
- работает
- Мир
- бы
- Завернутый
- письмо
- лет
- являетесь
- ВАШЕ
- зефирнет