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定制化AI解决方案行业专属指南
发布时间: 2024-07-02 16:54 更新时间: 2024-11-12 08:00
定制化AI解决方案行业专属指南
以下是一份定制化 AI 解决方案行业专属指南的简要内容:

一、了解生成式 AI

生成式 AI 可以生成自然语言、图像、视频和音乐等数字化内容。目前热点应用总体上可分为基于 Stable Diffusion 的图片内容生成类任务以及基于大语言模型的文本生成任务。其中,Stable Diffusion 是一种基于深度学习的文本到图像模型,它主要用于生成以文本描述为条件的详细图像,也能应用于基于已有图像生成新图像或对现有图像进行微调等任务。

例如在游戏行业,可让游戏策划通过文生图进行初步概念探索,美术原画师借助定制化的风格模型加速生成新的角色和场景原画;泛娱乐行业使用生成式 AI 能提升 IP 内容生产效率;电商行业通过其可以加速电商营销物料的生产以及提升商品设计质量;制造行业利用生成式 AI 可提升产品概念图设计等的创意水平及生产效率。

二、基于开源项目的解决方案指南

针对图片生成领域的生成式 AI 行业解决方案指南通常基于开源项目(如 stable-diffusion-webui)构建,并综合考虑其特点和客户实际生产需求进行功能增强。与开源项目相比,具有以下特点:

  1. 将单体应用解耦为仅使用 CPU 的 UI 部分(可托管在弹性容器服务中)以及需要使用 GPU 的图片生成和模型微调部分(使用机器学习服务)。
  2. 增强了用户认证、授权、资源访问控制和个性化配置,适合多用户同时使用,可并行执行多个图片生成和模型微调任务,并优化了训练和推理性能。
  3. 能根据请求数实现多实例自动伸缩,可同时发起多个模型微调任务。
  4. 针对社区版本和插件发展快、代码不一定稳定的情况,以某个阶段的社区版本为基础,不断更新迭代,在解耦过程中有针对性地适配主流插件(如 ControlNet、Lora、Dreambooth 等),并定期升级主代码版本。
  5. 提供了开箱即用的带有性能优化的相关工具,支持多种加速方案。

三、不同版本方案的特点

针对不同客户,设计了不同版本的方案,如 UI 版本和 API 版本。

UI 版本比较适合企业内部用户同时使用,例如企业内部的设计师团队需要多人协同,并且需要一定程度的用户/权限隔离。其特点包括:在 CPU 实例上托管相关 UI;支持多用户同时使用,执行训练/推理任务时可使用每个用户的个性化设置,并实现多用户在训练/推理任务上的资源隔离和审计。

API 版本则比较适合企业有自己的 UI,面向内部/外部的使用者,可以与方案指南提供的 API 集成,来使用运行在特定环境并使用相关 Docker 镜像创建的训练和推理节点。其通过 API 网关/Lambda 来管理各种运行在对应平台上的训练/推理任务。

四、企业定制 AI 解决方案的考虑因素

  1. 明确自身目标和需求:了解希望通过 AI 技术实现的具体效果,例如提高生产效率、提升客户满意度、优化决策等。
  2. 评估数据资源和技术实力:确定是否具备足够的数据以及技术能力来支持 AI 解决方案的开发和实施,若有不足,需考虑寻求外部协助。
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