Amazon SageMaker：探索AI绘画云端部署新方案

1 从艺术实验到AI绘画

在过去，人们只希望基于已有的给定数据做一些预测和拟合，因此判别式模型得到发展并且很好地解决了大部分任务；而未来，人们将目标转向用生成式模型生成全新数据，进行迁移学习等，也就是常说的人工智能生成内容(AI Generated Content, AIGC)

AI绘画就是AIGC技术中的一种，它结合了计算机视觉、机器学习和生成模型等技术，使计算机能够模仿、理解和创造艺术。

AI绘画最早可以追溯到上世纪50年代和60年代的计算机艺术实验。当时，艺术家和科学家开始尝试使用计算机生成艺术作品，包括图形、图像和音乐等。然而，由于计算机技术的限制和计算能力的不足，这些早期的尝试相对简单，并且很难产生真正艺术性的作品。

随着计算机技术的发展和深度学习算法的兴起，AI绘画逐渐取得了突破性的进展。通过使用大量的艺术作品数据集进行训练，深度学习模型可以学习艺术风格、色彩和纹理等特征，并生成逼真的艺术作品。其中，生成对抗网络（GAN）是一种常用的模型架构，它由生成器和判别器组成，可以生成具有艺术性的图像。

2022年10月，NovelAI流出stable-diffusion-webui模型，开启二次元AI绘画的时代，这也标志着一系列AIGC模型开始从学术界走入公众视角，甚至达到落地商业级别。

这里简单介绍一下扩散模型diffusion model。这是一种生成式人工智能模型，用于生成高质量、高保真度的图像。它基于一种名为扩散过程的物理现象，利用偏微分方程描述像素值在时间和空间上的扩散和演化。

所谓扩散算法diffusion是指先将一幅画面逐步加入噪点，一直到整个画面都变成白噪声。记录这个过程，然后逆转过来给AI学习。AI看到的是什么？一个全是噪点的画面如何一点点变清晰直到变成一幅画，AI通过学习这个逐步去噪点的过程来学会作画。

diffusion和之前大火的GAN模型相比，有什么优势呢？用OpenAI的一篇论文内容来讲，用diffusion生成的图像质量明显优于GAN模型；而且与GAN不同，diffusion不用在鞍点问题上纠结——涉及稳定性问题，只需要去最小化一个标准的凸交叉熵损失即可，这样就大大简化了模型训练过程中，数据处理的难度。

总结来说，目前的训练技术让diffusion直接跨越了GAN领域调模型的阶段，而是直接可以用来做下游任务，是一个新的数学范式在图像领域应用的实例。所以在应用方面，diffusion已被广泛应用于图像生成、图像修复、图像超分辨率等领域。通过使用文本输入作为条件信息，它可以根据文本的描述生成高质量的图像，例如基于文本描述生成动漫场景、自然风景等。

AI绘画在艺术创作、设计、娱乐和文化领域具有广泛的应用。它不仅可以用于自动绘画和创作艺术作品，还可以用于艺术风格转换、图像修复和增强，以及虚拟现实和增强现实等技术的开发。AI绘画也为艺术家提供了新的创作工具和表达方式，激发了艺术创作的创新和多样性。

对于非人工智能领域的应用行业而言，构造一个AI绘画应用往往需要寻求专业团队或合作伙伴的支持，可以想象，这个过程耗费人力、物力、精力。因此，如何提供一个方便快捷的完整企业级AI会话解决方案，便于下游行业快速处理柔性商业业务成为一大需求。

幸运的是，亚马逊提供了这样一个平台——Amazon SageMaker，可以降低应用领域构建AI模型的门槛，提高生产效率

2 什么是Amazon SageMaker？

Amazon SageMaker是一个托管的机器学习服务，由亚马逊网站（AWS）提供。它使数据科学家和开发人员能够快速构建、培训和部署机器学习模型。

Amazon SageMaker提供了一系列工具和功能，使用户能够在一个集成的环境中完成整个机器学习过程，包括数据准备、模型训练、模型调优和部署。除此之外，Amazon SageMaker还提供了多种预构建的算法和框架，包括XGBoost、TensorFlow和PyTorch等。

Amazon SageMaker是一个全面的机器学习平台，有非常广泛的应用场景

• 企业级机器学习应用

  Amazon SageMaker提供了自动模型调整、模型解释和模型部署等多种功能，使用户可以轻松构建和部署机器学习模型。例如

  一个金融机构可以使用Amazon SageMaker来构建和部署一个欺诈检测模型，以识别信用卡欺诈行为。

• 云原生机器学习

  Amazon SageMaker可以轻松地与其他AWS云服务集成。例如，用户可以使用AWS Lambda和Amazon API Gateway来创建一个API，使其他应用程序可以访问Amazon SageMaker模型的预测结果。

• 高性能机器学习

  Amazon SageMaker提供了高性能的计算实例和GPU实例，可以处理大规模的机器学习数据集和复杂的深度学习模型。例如

  一个医疗图像诊断应用可以使用Amazon SageMaker中的GPU实例来训练和部署一个深度学习模型，以识别患者的病情。

• 机器学习模型解释

  Amazon SageMaker提供了模型解释功能，可以帮助用户理解机器学习模型的决策过程。例如

  一个电商公司可以使用Amazon SageMaker来解释一个推荐系统模型的预测结果，以便更好地理解为什么该产品被推荐给了某个用户。

接下来用一个案例讲解基于Amazon SageMaker的AI绘画应用云端部署方案。

3 云端部署AI绘画应用

3.1 模型构建与部署

首先，在Amazon SageMaker里进行简单配置一个Notebook，我这里的配置如下

接着创建一个IAM角色，用于调用调用包括 Amazon SageMaker和 S3 在内的其他服务。例如上传模型，部署模型等，设置保持缺省即可。

构建和训练模型后，Amazon SageMaker允许我们将模型部署至终端节点，以中获取预测推理结果。

使用Amazon SageMaker托管服务部署模型有多种选择，例如

• Python 开发工具包 (Boto3)
• Amazon SageMakerPython 开发工具包
• AWS CLI
• Amazon SageMaker控制台交互部署
• …

这里我们以Python 开发工具包 (Boto3)为例构建这个AI绘画应用，主要包含以下步骤：

• 安装并检查依赖
• 在Notebook中配置模型

  import torch
  import datetime
  from diffusers import StableDiffusionPipeline
  # Load stable diffusion
  pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(SD_MODEL, torch_dtype=torch.float16)
  

• 编写初始化的Amazon SageMaker代码用于部署推理终端节点

  import sagemaker
  import boto3
  
  sagemaker_session_bucket=None
  ​
  if sagemaker_session_bucket is None and sess is not None:
      sagemaker_session_bucket = sess.default_bucket()
  
  ...​
  sess = sagemaker.Session(default_bucket=sagemaker_session_bucket)
  

• 构建推理脚本

  import base64
  import torch
  from io import BytesIO
  from diffusers import StableDiffusionPipeline
  
  
  def model_fn(model_dir):
      # Load stable diffusion and move it to the GPU
      pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_dir, torch_dtype=torch.float16)
      pipe = pipe.to("cuda")
  
      return pipe
  
  
  def predict_fn(data, pipe):
  	...
  

• 打包上传模型

  from sagemaker.s3 import S3Uploader
  sd_model_uri=S3Uploader.upload(local_path=f"{
          
          SD_MODEL}.tar.gz", desired_s3_uri=f"s3://{
          
          sess.default_bucket()}/stable-diffusion")
  

• 使用HuggingFace将模型部署至Amazon SageMaker

  predictor[SD_MODEL] = huggingface_model[SD_MODEL].deploy(
      initial_instance_count=1,
      instance_type="ml.g4dn.xlarge",
      endpoint_name=f"{
          
          SD_MODEL}-endpoint"
  )
  

至此就完成了模型的构建与部署，接下来我们就可以基于推理终端节点生成自定义图片

3.2 AI绘画测试(文生图)

输入以下测试代码

response = predictor[SD_MODEL].predict(data={
    
    
    "prompt": [
        "Eiffel tower landing on the Mars",
    ],
    "height" : 512,
    "width" : 512,
    "num_images_per_prompt":1
  }
)

#decode images
decoded_images = [decode_base64_image(image) for image in response["generated_images"]]

#visualize generation
for image in decoded_images:
    display(image)

比如我们现在想生成一张《艾菲尔铁塔登陆火星》的图片，就可以获得

下面是《宇航员骑马》的生成绘图

下面是《卡通猴子玩电脑》的生成绘图

然而，AI的应用远不止于此。在如今的数字化时代，云计算和大数据已经成为推动科技创新和商业发展的重要驱动力。亚马逊云科技峰会作为全球范围内的重要科技盛会，聚集了众多行业领袖、创新者和技术专家，共同探讨并展示最新的云计算解决方案和科技创新成果。

4 亚马逊云科技中国峰会

亚马逊云科技将于6月27日及28日在上海世博中心举办一年一度的亚马逊云科技中国峰会，本次峰会旨在展示云计算领域最新成果与未来规划。亚马逊云科技将围绕可靠的技术与服务，携手众多业内领先技术践行者，特别呈现创新技术应用、明星讲师团实力助考、开发者社群交流等多样化内容，为来自全球不同行业、拥有不同技术水平的用户，提供共话交流、共谋合作、共同探索的机遇，以帮助中国客户深耕本地业务、海外全球客户植根中国市场、中国客户出海走向世界，实现业务快速落地。

本次大会提供了各种各样的前沿主题：

• AIGC真实应用案例技术分享一图像生成与智能问答
• 透过Stable Diffusion揭秘AIGC图像生成进化史
• Amazon Rekognition助力安全可控的AIGC图像生成
• 携手亚马逊云科技与HuggingFace高效构建AIGC应用
• 大语言模型大语言模型行业洞察与产品解决方案介绍
• 动手实验:构建Amazon SageMaker构建基于ChatGLM的智能对话应用
• …

更多信息欢迎关注亚马逊云科技官网，欢迎感兴趣的同学报名峰会，报名地址详见评论区~