AI Playgroundのダウンロード - AI Playgroundソースコードのダウンロード

AI Playground

その他のソースコード

1.0.0

ダウンロード

AI プレイグラウンド

この例は、Intel Arc A シリーズ dGPU および Ultra iGPU の xpu 実装に基づいています。

AI Playground ベータオープンソースプロジェクトと、インテル® Arc™ GPU を搭載した PC 上で AI 画像の作成、画像のスタイル設定、チャットボットを実行するための AI PC スターターアプリへようこそ。 AI Playground は、世界中の国によっては利用できない可能性がある GitHub および Huggingface のライブラリを活用します。

README.md

英語 (readme.md)

最小スペック

AI Playground ベータ版は現在、パッケージ化されたインストーラーとして、または Github リポジトリからソースコードとして入手できます。 AI Playground を実行するには、次の仕様を満たす PC が必要です。

Windows OS
Intel Core Ultra-H プロセッサー、Intel Core Ultra 200V シリーズプロセッサー、または 8GB の vRAM を搭載した Intel Arc GPU (ディスクリート)

インストール - パッケージ化されたインストーラー:

AI Playground には、それぞれハードウェアに固有の複数のパッケージ化されたインストーラーがあります。これらのパッケージにより、エンドユーザーは AI Playground をインストールして PC 上で実行することが容易になります。これによりプロセスがはるかに簡単になりますが、これはオープンソースのベータソフトウェアであるため、コンポーネントとバージョンが競合する可能性があることに注意してください。既知の問題については、「トラブルシューティング」セクションを確認してください。

正しいインストーラー (Intel Arc GPU を搭載したデスクトップシステム用、または Intel Core Ultra-H システム用) を選択し、PC にダウンロードしてインストーラーを実行します。
インストーラには 2 つのフェーズがあります。まず、インストーラーからコンポーネントと環境をインストールします。 2 番目のフェーズでは、コンポーネントをソースから取り込みます。このインストールの第 2 フェーズには数分かかり、安定したインターネット接続が必要です。
最初の実行では、ロード画面に最大 1 分かかります
アプリケーション情報については、ユーザーガイドをダウンロードしてください

Intel Core Ultra 200V (LNL) 用 AI Playground 1.22b - リリースノート |ダウンロード
Intel Core Ultra-H (MTL) 用 AI Playground 1.22b - リリースノート |ダウンロード
AI Playground 1.22b for Desktop-dGPU (ACM) - リリースノート |ダウンロード
AI プレイグラウンドユーザーガイド

インストールのトラブルシューティング:

システムに Intel Arc GPU が搭載されていることを確認してください。 Windows の [スタート] メニューに移動します。「デバイスマネージャー」と入力し、[ディスプレイアダプター] で GPU デバイスの名前を確認します。 Intel Arc GPU について説明する必要があります。「Intel(R) Graphics」と表示されている場合、システムには Intel Arc GPU が内蔵されておらず、最小仕様を満たしていません。
中断されたインストール: オンラインインストール部分は、IT ネットワーク、ファイアウォール、またはスリープ設定によって中断またはブロックされる場合があります。必ずファイアウォールをオフにしてオープンネットワーク上に接続し、電源がオンになったときにスリープ設定を起動したままにしてください。
一部の Windows システムでは、必要なライブラリが不足している可能性があります。これは、Microsoft の 64 ビット VC++ 再配布をインストールすることで修正できます (https://learn.microsoft.com/en-us/cpp/windows/latest-supported-vc-redist?view=msvc-170)。
Huggingface のバージョンエラーが報告されています。これは、サードパーティコンポーネントのバージョン変更が原因です。この問題は、11 月中旬のリリース v1.22b で修正されています。

プロジェクト開発

ソースコードをチェックアウトする

git clone -b dev https://github.com/intel/AI-Playground.git
cd AI-Playground

開発環境のセットアップ (バックエンド、Python)

conda 環境を作成して切り替え、サービスディレクトリに移動します。

conda create -n aipg_xpu python=3.11 -y
conda activate aipg_xpu
conda install libuv -y

cd service

@ REM for Desktop-dGPU (e.g. A770)
pip install -r requirements-arc.txt

@ REM for Intel Core Ultra-H (MTL)
pip install -r requirements-ultra.txt

XPU環境が正しいか確認する

python -c " import torch; import intel_extension_for_pytorch as ipex; print(torch.__version__); print(ipex.__version__); [print(f'[{i}]: {torch.xpu.get_device_properties(i)}') for i in range(torch.xpu.device_count())]; "

出力例:

2.1.0.post3+cxx11.abi
2.1.40+xpu
[0]: _DeviceProperties(name='Intel(R) Arc(TM) Graphics', platform_name='Intel(R) Level-Zero', dev_type='gpu', driver_version='1.3.29283', has_fp64=1, total_memory=14765MB, max_compute_units=112, gpu_eu_count=112)

開発環境とプロジェクト環境のリンク

プロジェクトのルートディレクトリに切り替えます。 (AI-プレイグラウンド)
次のコマンドを実行して、conda 仮想環境のパスを表示します。

窓上

 conda env list|findstr aipg_xpu

取得した環境パスに基づいて、次のコマンドを実行して Windows 上に env ファイルのリンクを作成します。

 mklink /J "./env" "{aipg_xpu_env_path}"

WebUI (nodejs + Electron)

Nodejs 開発環境をインストールします。https://nodejs.org/en/download から入手できます。
WebUI ディレクトリに切り替えて、Nodejs の依存関係をすべてインストールします。

 npm install

WebUI ディレクトリで以下のコマンドを実行して開発を開始します。

 npm run dev

モデルのサポート

AI Playground は、PyTorch LLM、SD1.5、および SDXL モデルをサポートしています。 AI Playground にはモデルが同梱されていませんが、インターフェイスから直接、またはユーザーが HuggingFace.co または CivitAI.com からモデルをダウンロードして適切なモデルフォルダーに配置することによって間接的に、すべての機能でモデルを利用できるようになります。

現在アプリケーションからリンクされているモデル

モデル	ライセンス	背景情報/モデルカード
ドリームシェイパー 8 モデル	ライセンス	サイト
Dreamshaper 8 インペインティングモデル	ライセンス	サイト
JuggernautXL v9 モデル	ライセンス	サイト
Phi3-mini-4k-命令	ライセンス	サイト
bge-large-en-v1.5	ライセンス	サイト
潜在一貫性モデル (LCM) LoRA: SD1.5	ライセンス	サイト
潜在整合性モデル (LCM) LoRA:SDXL	ライセンス	サイト