はじめに
この記事ではHugging Faceという🤗なサイトでAIのデモを作ってみることを説明します。
ただし、この記事に書いてある方法でデモを作ったとして、そのデモにより起きることに責任は持てません。あらかじめご了承ください。
Hugging FaceのZeroGPUとは
ZeroGPU とは、デモの利用者が使う瞬間だけ高性能なGPUが借りられるというサービスです。現在はA100 40GBが一瞬借りられます。これを実現できているのは世界でHugging Faceだけでしょう。お値段は月額9ドル（約1500円）です。もし、ZeroGPUがなかったら、私は計算上40万円以上月に払っていることになります。それぐらいコスパの良い実験的サービスです。ぜひ使いましょう。
（ZeroGPUのページより引用）
ZeroGPUの事前準備
まず、適当なクレジットカードを用意してください。次に、Hugging Faceに登録して、Proプランに加入します。
ZeroGPUの使い方
デモを公開する場であるSpaceを作る場所に移動しましょう。Gradio→text-to-image→ZeroGPU Nvidia A100を押します。
すると、準備ができ、見事にエラーが出ます。
大丈夫です。これが規定の動きです。次にエラーを取り除くためにコードを修正します。Files→app.py→editで移動します。spaceライブラリをimportするために、importとたくさん書いてある最後にimport spacesと入れます。
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch
こんな感じなのをこうします。
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch
import spaces
次に、GPUを動かす関数を指定します。関数にデコレータ@spaces.GPUをつけます。
def infer(prompt, negative_prompt, seed, randomize_seed, width, height, guidance_scale, num_inference_steps):
こんな感じなのをこうします。
@spaces.GPU
def infer(prompt, negative_prompt, seed, randomize_seed, width, height, guidance_scale, num_inference_steps):
これで設定自体はいいのですが、余計な処理がいっぱいあるので、このままでは動きません。したがって、最終的には下のコードをそのままコピペしてください。
#Lisence: Apache 2.0
import gradio as gr
import numpy as np
import random
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch
import spaces
pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/sdxl-turbo", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16", use_safetensors=True)
pipe = pipe.to("cuda")
MAX_SEED = np.iinfo(np.int32).max
MAX_IMAGE_SIZE = 1024
@spaces.GPU
def infer(prompt, negative_prompt, seed, randomize_seed, width, height, guidance_scale, num_inference_steps):
if randomize_seed:
seed = random.randint(0, MAX_SEED)
generator = torch.Generator().manual_seed(seed)
image = pipe(
prompt = prompt,
negative_prompt = negative_prompt,
guidance_scale = guidance_scale,
num_inference_steps = num_inference_steps,
width = width,
height = height,
generator = generator
).images[0]
return image
css="""
#col-container {
margin: 0 auto;
max-width: 520px;
}
"""
with gr.Blocks(css=css) as demo:
with gr.Column(elem_id="col-container"):
gr.Markdown(f"""
# Text-to-Image Gradio Template
""")
with gr.Row():
prompt = gr.Text(
label="Prompt",
show_label=False,
max_lines=1,
placeholder="Enter your prompt",
container=False,
)
run_button = gr.Button("Run", scale=0)
result = gr.Image(label="Result", show_label=False)
with gr.Accordion("Advanced Settings", open=False):
negative_prompt = gr.Text(
label="Negative prompt",
max_lines=1,
placeholder="Enter a negative prompt",
visible=False,
)
seed = gr.Slider(
label="Seed",
minimum=0,
maximum=MAX_SEED,
step=1,
value=0,
)
randomize_seed = gr.Checkbox(label="Randomize seed", value=True)
with gr.Row():
width = gr.Slider(
label="Width",
minimum=256,
maximum=MAX_IMAGE_SIZE,
step=32,
value=512,
)
height = gr.Slider(
label="Height",
minimum=256,
maximum=MAX_IMAGE_SIZE,
step=32,
value=512,
)
with gr.Row():
guidance_scale = gr.Slider(
label="Guidance scale",
minimum=0.0,
maximum=10.0,
step=0.1,
value=0.0,
)
num_inference_steps = gr.Slider(
label="Number of inference steps",
minimum=1,
maximum=12,
step=1,
value=2,
)
run_button.click(
fn = infer,
inputs = [prompt, negative_prompt, seed, randomize_seed, width, height, guidance_scale, num_inference_steps],
outputs = [result]
)
demo.queue().launch()
下にあるCommitボタンを押せば完成です！お疲れ様でした！
ZeroGPUっぷり
Commitボタンを押すと、画面が切り替わり、勝手にデモを作ってくれるので、しばらく待ちましょう。そうすると以下の画面が出てくるはずです。
せっかくなので、テキストボックスに"girl"とでも入れて、Runボタンをクリックしてみましょう。
画像が生成できました。めでたい。
まとめ
Hugging FaceのZeroGPUはAIのデモを作るのに最適だとわかりました。いかがでしたでしょうか。ぜひみなさんもデモを作ってみてください。なお、私は責任を持ちません。