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在 Amazon SageMaker 上使用 AWS Inferentia2 实现 AI 作画
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原文中文，约16500字，阅读约需40分钟。
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内容提要
本文介绍了在SageMaker环境中使用Inf2实例部署Stable Diffusion V2.1模型的步骤和优势。包括Neuron SDK和Stable Diffusion模型的概述，Inf2实例支持的数据类型和DJL-Serving的使用，模型编译的步骤和代码内容，以及如何准备部署脚本并使用SageMaker部署推理节点。通过测试验证了模型的推理性能。
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关键要点
- 本文介绍了在SageMaker环境中使用Inf2实例部署Stable Diffusion V2.1模型的步骤和优势。
- AWS Neuron是用于在基于AWS Inferentia和AWS Trainium的实例上运行深度学习工作负载的开发工具包。
- Stable Diffusion是一个文本到图像的潜在扩散模型，使用LAION-5B数据库子集的512×512图像进行训练。
- Inferentia2支持FP32、TF32、BF16、FP16、UINT8和可配置FP8数据类型，优化推理性能。
- DJL-Serving是高性能通用模型服务解决方案，支持多种模型类型。
- Inf2实例的规格与EC2实例相同，支持多种实例类型用于Stable Diffusion模型的部署。
- 实验步骤包括环境配置、模型编译、准备部署脚本和模型文件、模型部署及测试验证。
- 模型编译涉及对Clip text_encoder、UNET和VAE三个模型进行编译，使用torch.bfloat16格式。
- 准备部署脚本时采用BYOS方式，定义模型加载和推理请求处理的方法。
- 在SageMaker中创建模型和端点配置，部署推理节点并进行测试。
- AWS Inferentia2显著提高了深度学习模型性能，降低推理成本，支持广泛的模型类型。
- 读者可以下载源代码自行学习Stable Diffusion模型的部署过程。
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