클라우드10 Colab으로 자신만의 stable diffusion model구현하여 이미지 생성하기 이번에는 Colab으로 자신만의 스테이블 디퓨젼 모델(이미지 생성이 가장 쉬울 것이라 판단되어 이미지를 생성해보도록 하겠다.)을 만들어서 이미지를 생성해보겠다.#modules loadimport torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Fimport torch.optim as optimimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport matplotlib.pyplot as pltimport numpy as npimport torchvision.datasets as datasetsfrom torch.utils.data import DataLoaderfrom PIL import I.. 2024. 6. 20. Colab을 이용해 인공지능을 개발해보자!-4편: xtts를 활용하여 무료로 자신만의 AI Voice 생성하기 타입캐스트와 같은 voice 생성 서비스가 많다. 이러한 서비스는 회사이기 때문에 tts(text-to-speech) 기능을 유료로 제공하는 경우가 많은데, xtts를 사용하면 code로 무료로 원하는 목소리를 생성할 수 있다.How To:1. 코랩에 접속한다.2. 새노트를 생성한다.3. xtts서비스 사용을 위해 TTS 모듈을 다운받는다.#셀에 추가!pip install TTS4. 설치가 완료되면 세션을 재시작하라는 문구가 나올 것이다. 세션을 재시작하고 아래의 코드를 실행한다.import torchfrom TTS.api import TTS# Get devicedevice = "cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu"# List available 🐸TTS mo.. 2024. 6. 8. Colab을 이용해 인공지능을 개발해보자!-3편: PyTorch 텐서 조작하기 텐서 (Tensor):PyTorch의 기본 데이터 구조는 텐서이다. 이는 다차원 배열로, NumPy 배열과 유사하지만 GPU 가속을 지원한다.연산 방법은 다음과 같다.t1=torch.tensor([...]) #텐서 생성t2=torch.tensor([...])t_plus=t1+t2 #더하기 연산t_minus=-t1 #-연산t_mul=t1*t2 #요소별 곱t_div=t1/t2 #요소별 나누기t_matmul=t1@t2 t_matmul=t1.matmul(m2) #행렬곱t_transpose=t1.transpose(dim1,dim2) #dim1과 dim2의 차원을 맞바꾼다.t_permute=t1.permute(dim1,dim2,dim3,...) #넣은 차원 순서대로 차원을 나열한다.t_view=t1.view(dim.. 2024. 5. 23. Colab을 이용해 인공지능을 개발해보자!-2편: PyTorch란? PyTorch는 Facebook의 AI 연구 그룹에서 개발한 오픈소스 딥러닝 라이브러리이다.인공지능의 다양한 분야에서 활용되고 있다.주요 특징은 다음과 같다.1.동적 계산 그래프 (Dynamic Computational Graph): PyTorch는 동적 계산 그래프를 지원한다. 이는 계산 그래프가 실행 시간에 동적으로 생성된다는 의미로, 각 연산이 실행될 때 그래프가 구성됩니다. 이를 통해 더 직관적이고 유연한 모델 설계 및 디버깅이 가능해진다.2.자동 미분 (Automatic Differentiation):PyTorch의 autograd 모듈은 자동 미분을 제공하여, 사용자가 정의한 모델의 미분을 자동으로 계산합니다. 이는 딥러닝 모델의 학습 과정에서 매우 중요한 역할을 한다.3.직관적인 API와 P.. 2024. 5. 23. aws ec2사용하기 2편-ec2로 django 배포해보기 django는 파이썬으로 웹서비스를 제작할 수 있는 플랫폼이다. 주로 백엔드 서비스를 만들때 사용하고 프론트엔드로도 활용 가능하긴 하다.0. django project 생성하기이 단계는 프로젝트가 있다면 넘어가도 좋다.django-admin startproject mysitemysite자리에 원하는 타이틀을 입력하고 다음과 같이 입력하면 된다. 이 후 프로젝트의 settings.py 파일을 다음과 같이 수정해야한다.DEBUG=False #말 그대로 디버깅(컴파일)할때만 True로 바꾸는 것이다.'''...'''#STATIC_URL="static/"있는 곳 밑에 추가STATIC_ROOT=BASE_DIR / "static"MEDIA_URL = "media/"MEDIA_ROOT = BASE_DIR / "med.. 2024. 5. 17. Colab을 이용해 인공지능을 개발해보자!-1편: Colab이란? Colab은 구글에서 만든 클라우드 기반 주피터 노트북 웹 서비스이다. Colab을 통해 pytorch나 tensorflow 기반의 인공지능을 제작할 수 있다.주로 Colab에서 인공지능을 학습시키고 모델을 저장한 후에 aws ec2같은 데를 활용해 모델을 배포하게 된다.필자는 aws의 sagemaker보다는 Colab을 추천한다. (sagemaker은 잘못 쓰면 비용 폭탄이 청구되기 때문이다.) Colab 사용법:1. https://colab.research.google.com/?hl=ko 에 접속한다.2. 구글 로그인을 한다. 3. 새노트 열기4. 파이썬 코드 작성다음과 같이 Colab을 사용할 수 있다. 파이썬 코드 작성 뿐만 아니라 설명 글 같은 것도 작성할 수 있다.참고로 구글 드라이브의 파일들.. 2024. 5. 15. aws으로 생성형 인공지능 서비스를 만들어보자! : aws bedrock aws bedrock을 사용하면 생성형 인공지능의 결과값을 서버의 API 요청으로 받아볼 수 있다.사용방법1. 검색창에 bedrock입력2. 시작하기3. 모델 액세스4. 모델 액세스 관리 => 사용하고 싶은 인공지능 모델 체크=>모델 액세스 권한 요청5. 시작하기=>제공업체=>사용하고 싶은 인공지능 모델=>API요청 복사6. 파이썬 코드 다음과 같이 입력load_dotenv()bedrock = boto3.client(service_name='bedrock-runtime', region_name='us-east-1', aws_access_key_id=os.getenv("AWS_ACCESS_KEY_ID"), .. 2024. 5. 15. Vercel을 사용하여 프론트엔드 앱 배포하기 aws와 같은 클라우드 컴퓨팅 회사로 프론트엔드 앱을 배포하기 위해 사용한다. 또한 이 회사는 Next JS를 개발한 회사이기도 하다!프론트엔드앱을 배포하는 방법은 다음과 같다.1. vercel에 가입(나는 github 연동을 위해 github로 가입했다.)2. vercel에 프로젝트 import하기3. 배포가 될때까지 기다리기! 이 후 도메인 설정과 환경 변수 설정을 따로 해주면 완벽하게 배포가 된 것이다.환경 변수 설정을 하고 나서 꼭 redeploy해주어야 한다.https://cloudimage.tistory.com/entry/aws-ec2%EC%82%AC%EC%9A%A9%ED%95%98%EA%B8%B0-1%ED%8E%B8-aws-ec2%EB%9E%80 aws ec2사용하기 1편-aws ec2란?e.. 2024. 5. 15. 이전 1 2 다음
