AI Playground
1.0.0
Este exemplo é baseado na implementação xpu do dGPU Intel Arc A-Series e Ultra iGPU
Bem-vindo ao projeto beta de código aberto AI Playground e ao aplicativo inicial de AI PC para criação de imagens de IA, estilização de imagens e chatbot em um PC equipado com uma GPU Intel® Arc™. AI Playground aproveita bibliotecas do GitHub e Huggingface que podem não estar disponíveis em todos os países do mundo.
O AI Playground beta está atualmente disponível como um instalador empacotado ou como código-fonte em nosso repositório Github. Para executar o AI Playground você deve ter um PC que atenda às seguintes especificações
AI Playground possui vários instaladores empacotados, cada um específico para o hardware. Esses pacotes tornam mais fácil para o usuário final instalar o AI Playground e executá-lo em seu PC. Observe que, embora isso torne o processo muito mais fácil, este é um software beta de código aberto, onde os componentes e a versão podem ter conflitos. Verifique a seção Solução de problemas para problemas conhecidos.
AI Playground 1.22b para Intel Core Ultra 200V (LNL) - Notas de versão | Download
AI Playground 1.22b para Intel Core Ultra-H (MTL) - Notas de versão | Download
AI Playground 1.22b para Desktop-dGPU (ACM) - Notas de versão | Download
Guia do usuário do AI Playground
INSTALAÇÃO DE RESOLUÇÃO DE PROBLEMAS:
git clone -b dev https://github.com/intel/AI-Playground.git
cd AI-Playgroundconda 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.txtpython -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())]; "Exemplo de saída:
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)Mude para o diretório raiz do projeto. (AI-Playground)
Execute o seguinte comando para visualizar o caminho do ambiente virtual conda
nas janelas
conda env list|findstr aipg_xpu
mklink /J "./env" "{aipg_xpu_env_path}"
Instale o ambiente de desenvolvimento Nodejs, você pode obtê-lo em https://nodejs.org/en/download.
Mude para o diretório WebUI e instale todas as dependências do Nodejs.
npm install
npm run dev
AI Playground oferece suporte aos modelos PyTorch LLM, SD1.5 e SDXL. O AI Playground não é fornecido com nenhum modelo, mas disponibiliza modelos para todos os recursos, diretamente da interface ou indiretamente pelos usuários baixando modelos de HuggingFace.co ou CivitAI.com e colocando-os na pasta de modelo apropriada.
Modelos atualmente vinculados ao aplicativo
| Modelo | Licença | Informações básicas/cartão de modelo |
|---|---|---|
| Modelo Dreamshaper 8 | licença | site |
| Modelo de pintura Dreamshaper 8 | licença | site |
| Modelo JuggernautXL v9 | licença | site |
| Instrução Phi3-mini-4k | licença | site |
| bge-large-pt-v1.5 | licença | site |
| Modelo de consistência latente (LCM) LoRA: SD1.5 | licença | site |
| Modelo de consistência latente (LCM) LoRA:SDXL | licença | site |
Certifique-se de verificar os termos de licença de qualquer modelo usado no AI Playground, especialmente observando quaisquer restrições.
Verifique o Guia do usuário para obter detalhes ou assista a este vídeo sobre como adicionar modelos alternativos de difusão estável ao AI Playground
Para obter informações sobre os termos, licença e isenções de responsabilidade do AI Playground, visite o projeto e os arquivos no repositório GitHub:
Licença | Avisos e isenções de responsabilidade
O software pode incluir componentes de terceiros com avisos legais separados ou regidos por outros contratos, conforme pode ser descrito no arquivo de Avisos de Terceiros que acompanha o software.
