인공지능(AI)의 세계는 최근 몇 년 동안 놀라운 발전을 이루었으며, 이미지 생성 AI는 가장 매혹적이고 빠르게 진화하는 분야 중 하나로 떠올랐습니다. 이 최첨단 기술은 단순한 텍스트 설명에서 놀랍고 사실적인 이미지를 만들어 무한한 창의적 가능성의 영역을 열어줍니다.
이미지 생성 AI 모델은 딥 러닝 알고리즘과 방대한 양의 교육 데이터를 활용하여 텍스트와 시각적 표현 간의 복잡한 패턴과 관계를 학습하고 이해합니다. 간단한 텍스트 프롬프트를 제공함으로써 이러한 모델은 주어진 설명과 놀라울 정도로 일치하는 완전히 새로운 이미지를 합성하여 복잡한 세부 사항, 스타일 및 구성을 포착할 수 있습니다.
Amazon Sagemaker란 무엇인가요?
AWS의 완전 관리형 머신 러닝 서비스인 Amazon SageMaker는 엔드투엔드 머신 러닝 워크플로를 간소화하여 빠르고 효율적인 모델 구축, 교육 및 배포를 가능하게 합니다. 복잡한 인프라 작업을 추상화하여 개발자와 데이터 과학자가 핵심 목표에 집중하고 출시 시간을 단축할 수 있도록 합니다.
SageMaker는 광범위한 내장 알고리즘, 사전 학습된 모델, 사용자 정의 모델 지원을 제공하여 유연성과 이미지 생성 AI 모델을 포함한 최신 발전에 대한 액세스를 보장합니다. 사용자 친화적인 인터페이스인 SageMaker Studio는 원활한 코딩, 테스트 및 배포를 위한 통합 개발 환경을 제공하여 협업을 강화하고 개발 프로세스를 간소화합니다.
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지금 시작Amazon S3, EC2, SageMaker Ground Truth와 같은 AWS 서비스와의 원활한 통합을 통해 사용자는 AWS 에코시스템을 활용하여 원활한 머신 러닝 경험을 완벽하게 활용할 수 있습니다. 자동 모델 튜닝, 분산형 학습, 기본 제공 배포와 같은 고급 기능과 강력한 모니터링 및 로깅 도구는 모델 성능과 확장성을 최적화합니다. SageMaker는 조직이 머신 러닝 프로젝트를 신속하게 진행하고, 운영 오버헤드를 줄이고, 혁신적인 AI 솔루션을 제공하는 데 도움이 됩니다.
Amazon Sagemaker 시작하기
콘솔에서 Amazon SageMaker Studio를 시작하는 것은 머신 러닝을 위한 완전히 통합된 개발 환경에 액세스할 수 있는 간단한 프로세스입니다. 시작하려면 다음 단계를 따르세요.
- Amazon SageMaker 콘솔을 엽니다.
- 왼쪽 탐색 창에서 "스튜디오" 옵션을 찾아 선택하세요.
- Studio 랜딩 페이지에서 사용 가능한 도메인과 사용자 프로필 목록이 표시됩니다. Studio를 시작하는 데 사용할 적절한 도메인과 사용자 프로필을 선택합니다.
- 도메인과 사용자 프로필을 선택한 후 "Open Studio" 버튼을 클릭하세요.
- 출시를 완료하려면 "개인 Studio 시작"을 선택하세요.
이러한 단계를 따르면 Amazon SageMaker Studio에 빠르게 액세스하여 머신 러닝 프로젝트에 강력한 기능을 활용할 수 있습니다.
JumpStart를 선택하세요
Stable Diffusion 2 모델을 사용하면 간단한 텍스트 줄로부터 이미지를 만들 수 있어 소셜 미디어 게시물, 홍보 자료, 앨범 커버 및 기타 창의적인 아트워크와 같은 콘텐츠를 생성하는 데 이상적입니다.
이 모델을 사용하려면 JumpStart에서 "Stable Diffusion 2"를 검색하여 선택하세요.
그런 다음 "모델 배포" 섹션에서 "배포 구성"을 클릭하여 확장합니다.
SageMaker 호스팅 인스턴스의 경우 원하는 인스턴스 유형을 선택합니다. 이 예에서는 ml.g5.2xlarge 사용합니다.
"엔드포인트 이름" 필드에 demo-stabilityai-stable-diffusion-v2 입력합니다.
배포 프로세스를 시작하려면 "배포" 버튼을 클릭하세요.
더 큰 모델을 배포하는 데는 시간이 걸릴 수 있습니다. 이 경우 최대 25분이 걸릴 수 있습니다. 배포가 완료되면 엔드포인트 상태가 "서비스 중"으로 업데이트됩니다.
Python 코드가 있는 Jupyter 노트북에 액세스하려면 "노트북 열기"를 선택하세요.
2로 알림받은 상자에 대한 코드는 다음과 같습니다.
import boto3
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import json그리고 이건 3번 박스예요.
endpoint_name = 'jumpstart-dft-demo-stabilityai-stable-diffusion-v2'
def query-endpoint(text):
client = boto3.client('runtime.sagemaker')
encoded_text = json.dumps(text).encode("utf-8")
response = client.invoke_endpoint(EndpointName=endpoint_name, ContentType='application/x-text', Body=encoded-text, Accept='application/json')
return response
def parse-response(query_response):
response_dict = json.loads(query_response['Body'].read())
return response_dict['generated_image'], response-dict['prompt']
def display-image(img,prmpt):
plt.figure(figsize=(12,12))
plt.imshow(np.array(img))
plt.axis('off')
plt.title(prmpt)
plt.show()이제 프로세스를 시작하려면 처음 두 상자를 실행하세요.
세 번째 상자에서 프롬프트를 입력하고 블록을 실행합니다.
이제 결과가 보이려면 1분에서 30분 정도 기다려야 합니다.
원한다면, 가지고 놀 수 있는 고급 옵션이 많이 있습니다. 그리고 가장 좋은 점은 매번 완전히 새로운 사진을 생성한다는 것입니다.
사용 후 엔드포인트를 삭제하는 것을 잊지 마세요. ml.g5.2xlarge 인스턴스를 사용하고 있기 때문에 글을 쓰는 시점에 시간당 약 1달러의 더 높은 요금이 부과됩니다.
마무리하기
Amazon SageMaker 의 기능을 활용하면 이미지 생성 AI의 무한한 잠재력을 끌어내어 창의성을 북돋우고 시각적 콘텐츠 제작에 접근하는 방식을 혁신할 수 있습니다. 표현의 새로운 길을 찾는 아티스트이든, 매력적인 비주얼이 필요한 마케터이든, 가상 프로토타입을 탐구하는 제품 디자이너이든, 이 기술은 풍부한 기회를 제공합니다.
