horde worker reGen

AI Horde Worker สร้างใหม่

ยินดีต้อนรับสู่ AI Horde แพลตฟอร์มกระจายอำนาจแบบเปิดฟรีสำหรับ AI ที่ทำงานร่วมกัน! AI Horde ช่วยให้ผู้คนจากทั่วโลกมีส่วนร่วมในพลัง GPU เพื่อสร้างรูปภาพ ข้อความ และอื่นๆ ด้วยการเรียกใช้พนักงานบนเครื่องท้องถิ่นของคุณ คุณจะได้รับคำชมที่ให้ความสำคัญกับคุณเป็นอันดับแรกเมื่อส่งคำขอของคุณเองไปยังฝูงชน

ผู้ปฏิบัติงานคือซอฟต์แวร์ชิ้นหนึ่งที่จัดการงานจาก AI Horde เช่น การสร้างภาพจากข้อความแจ้ง เมื่อพนักงานของคุณทำงานเสร็จเรียบร้อยแล้ว คุณจะได้รับคำชมเชย ยิ่งคุณมีความชื่นชอบมากเท่าใด คำขอของคุณจะถูกดำเนินการเร็วขึ้นเท่านั้น

การดูแลพนักงานไม่เพียงแต่จะทำให้คุณได้รับความชื่นชมเท่านั้น แต่ยังช่วยสนับสนุนระบบนิเวศ AI Horde และทำให้ GPU ของคุณทำงานในระหว่างรอบเดินเบา ไม่ว่าคุณจะเป็นศิลปินที่ต้องการสร้างเนื้อหาที่กำหนดเอง นักพัฒนาซอฟต์แวร์ที่ต้องการประมวลผลภาพในวงกว้าง หรือเป็นเพียงคนที่ตื่นเต้นกับการทำให้ AI เป็นประชาธิปไตย Horde ก็มีทุกสิ่งที่จะนำเสนอ

สารบัญ

• AI Horde Worker สร้างใหม่
  • สารบัญ
  • กำลังติดตั้ง
    • หน้าต่าง
      • ใช้คอมไพล์ (แนะนำ)
      • โดยไม่ต้องคอมไพล์
    • ลินุกซ์
    • เอเอ็มดี
  • การใช้งานขั้นพื้นฐาน
    • กำหนดค่า
      • การตั้งค่าที่แนะนำ
        • หมายเหตุสำคัญ
  • กำลังอัปเดต
    • วิธีการคอมไพล์
      • วิธีซิป
    • กำลังอัปเดตรันไทม์
  • เริ่ม/หยุด
    • การเริ่มต้นคนงาน
    • การหยุดคนงาน
    • การตรวจสอบ
    • ทำงานด้วย GPU หลายตัว
  • โมเดลที่กำหนดเอง
  • นักเทียบท่า
  • สนับสนุน
  • การใช้งานโมเดล

กำลังติดตั้ง

หากคุณยังไม่ได้ดำเนินการ ให้ไปที่ AI Horde และลงทะเบียนบัญชี จากนั้นจัดเก็บคีย์ API ของคุณไว้ที่ที่ปลอดภัย ปฏิบัติต่อคีย์ API ของคุณเหมือนเป็นรหัสผ่าน คุณจะต้องใช้ในภายหลังในคำแนะนำเหล่านี้ วิธีนี้จะช่วยให้พนักงานของคุณสามารถรวบรวมความชื่นชอบสำหรับบัญชีของคุณได้

หน้าต่าง

ใช้คอมไพล์ (แนะนำ)

ใช้คำแนะนำเหล่านี้หากคุณติดตั้ง git สำหรับ windows

ขอแนะนำตัวเลือกนี้เนื่องจากจะทำให้การเก็บข้อมูลของคุณทันสมัยได้ง่ายขึ้นมาก

1. เปิด powershell (หรือเรียกอีกอย่างว่าเทอร์มินัล) หรือ cmd จากเมนูเริ่มต้น

2. ใช้ cd นำทางไปยังโฟลเดอร์ที่คุณต้องการให้ผู้ปฏิบัติงานติดตั้งไว้

   • โปรดทราบว่าโฟลเดอร์ที่คุณอยู่จะสร้างโฟลเดอร์ชื่อ horde-worker-reGen โฟลเดอร์นี้ไม่ควรมีอยู่ก่อนที่คุณจะเรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้

   • หากคุณต้องการให้ติดตั้งใน C:horde ให้รันดังต่อไปนี้:

      cd C:horde

     หากไม่มีโฟลเดอร์ horde :

      cd C:
     mkdir horde
     cd C:horde

   • หากคุณใช้ cmd และต้องการติดตั้งบนไดรฟ์อื่น ให้รวมตัวเลือก /d ไว้ดังนี้:

      cd /d G:horde

3. เรียกใช้คำสั่งต่อไปนี้ภายในโฟลเดอร์ที่เลือก (กลุ่ม horde หากใช้ตัวอย่างด้านบน)

   git clone https://github.com/Haidra-Org/horde-worker-reGen.git
   cd horde-worker-reGen

4. ทำตามคำแนะนำการใช้งานพื้นฐานต่อไป

โดยไม่ต้องคอมไพล์

ใช้คำแนะนำเหล่านี้หากคุณไม่มี git สำหรับ windows และไม่ต้องการติดตั้ง คำแนะนำเหล่านี้ทำให้การอัปเดตผู้ปฏิบัติงานทำได้ยากขึ้นเล็กน้อย

1. ดาวน์โหลดเวอร์ชันซิป
2. แตกไฟล์ไปยังโฟลเดอร์ที่คุณเลือก
3. ทำตามคำแนะนำการใช้งานพื้นฐานต่อไป

ลินุกซ์

นี่ถือว่าคุณได้ติดตั้งคอมไพล์แล้ว

เปิดเทอร์มินัล bash แล้วรันคำสั่งเหล่านี้ (เพียงคัดลอกและวางทั้งหมดเข้าด้วยกัน)

git clone https://github.com/Haidra-Org/horde-worker-reGen.git
cd horde-worker-reGen

ทำตามคำแนะนำการใช้งานพื้นฐานต่อไป

เอเอ็มดี

ขณะนี้ AMD ได้รับการพิสูจน์แล้วว่ามีการรองรับที่ดีขึ้น แต่สำหรับ เครื่อง Linux เท่านั้น วิธีที่ดีที่สุดคือติดตั้ง Linux บนเครื่องของคุณโดยตรง การสนับสนุน WSL นั้นมีการทดลองอย่างมาก ตอนนี้คุณสามารถปฏิบัติตามคู่มือนี้โดยใช้ horde-bridge-rocm.sh และ update-runtime-rocm.sh ตามความเหมาะสม

หากคุณเต็มใจที่จะลองใช้การ์ด AMD ของคุณ ให้เข้าร่วมการสนทนาที่ไม่ลงรอยกันในความไม่ลงรอยกันอย่างเป็นทางการ

การใช้งานขั้นพื้นฐาน

กำหนดค่า

1. ทำสำเนาของ bridgeData_template.yaml ไปยัง bridgeData.yaml
2. แก้ไข bridgeData.yaml แล้วทำตามคำแนะนำภายในเพื่อกรอกรายละเอียด

การตั้งค่าที่แนะนำ

หมายเหตุสำคัญ

เพื่อให้มั่นใจว่าพนักงานจะได้รับประสบการณ์ที่ราบรื่น โปรดคำนึงถึงสิ่งต่อไปนี้:

• เพื่อประสิทธิภาพสูงสุด เราขอแนะนำอย่างยิ่งให้ใช้ SSD โดยเฉพาะอย่างยิ่งหากคุณวางแผนที่จะนำเสนอมากกว่าหนึ่งรุ่น หากใช้ HDD คุณควรเสนอรุ่นเดียวเท่านั้นและตรวจสอบให้แน่ใจว่าสามารถโหลดได้ภายใน 60 วินาที
• เรา ขอแนะนำอย่างยิ่ง ให้คุณกำหนดค่าพื้นที่สลับหน่วยความจำอย่างน้อย 8GB (ควรเป็น 16GB+) คำแนะนำนี้ใช้ได้กับ linux เช่นกัน
• เพื่อรักษาความเสถียร ให้คง threads ไว้ที่ 2 หรือต่ำกว่า เว้นแต่คุณจะมีการ์ดเกรดศูนย์ข้อมูลที่มี VRAM 48GB+
• การใช้หน่วยความจำของผู้ปฏิบัติงานของคุณจะเพิ่มขึ้นจนถึง queue_size ที่ระบุไว้ในการกำหนดค่า หากคุณมี RAM ของระบบน้อยกว่า 32GB ให้ใช้ queue_size เท่ากับ 1 สำหรับ RAM น้อยกว่า 16GB จำเป็นต้องมีการปรับแต่งเพิ่มเติม (รายละเอียดด้านล่าง)
• การใช้งานรุ่น SDXL ต้องใช้ RAM ระบบที่ว่างประมาณ 9GB อย่างสม่ำเสมอ แนะนำให้ติดตั้ง 32GB+
• Flux และ Stable Cascade ต้องการ RAM ระบบที่ว่างประมาณ 20GB อย่างสม่ำเสมอ แนะนำให้ติดตั้ง 48GB+

มีการโหลดโมเดลตามความจำเป็นและทันเวลาพอดี คุณสามารถเสนอรุ่นได้มากเท่าที่คุณต้องการ หากคุณมี SSD, RAM อย่างน้อย 32GB และ VRAM อย่างน้อย 8GB (ดูหมายเหตุสำคัญ ) ไม่แนะนำให้ใช้ผู้ปฏิบัติงานที่มี HDD ในขณะนี้ แต่ผู้ที่มี HDD ควรใช้ 1 รุ่นเท่านั้น รุ่น SD1.5 ทั่วไปจะมีขนาดประมาณ 2GB ต่อรุ่น ในขณะที่รุ่น SDXL ทั่วไปจะมีขนาดประมาณ 7GB ต่อรุ่น ปัจจุบัน all รุ่นมีให้บริการประมาณ 700GB และเรามุ่งมั่นที่จะรักษาจำนวนดังกล่าวให้ต่ำกว่า 1TB หากมีการเปลี่ยนแปลงใดๆ ในอนาคต

หมายเหตุ : เราขอแนะนำให้คุณปิดการใช้งานโหมด 'สลีป' หรือโหมดพลังงานที่ลดลงสำหรับระบบของคุณในขณะที่ผู้ปฏิบัติงานกำลังทำงานอยู่

• หากคุณมี การ์ด vram 24gb+ (เช่น 4090, 3090):

  - safety_on_gpu : true
  - high_performance_mode : true
  - post_process_job_overlap : true
  - unload_models_from_vram_often : false
  - max_threads : 1 # If you have Flux/Cascade loaded, otherwise 2 max
  - queue_size : 2 # You can set to 3 if you have 64GB or more of RAM
  - max_batch : 8 # or higher

• หากคุณมี การ์ดขนาด 12GB - 16GB (เช่น 3080 TI, 4070, 4080/4080 Super):

  - safety_on_gpu : true # Consider setting to `false` if offering Cascade or Flux
  - moderate_performance_mode : true
  - unload_models_from_vram_often : false
  - max_threads : 1
  - max_batch : 4 # or higher

• หากคุณมี การ์ด VRAM ขนาด 8GB-10GB (1080, 2080, 3060, 4060/4060 TI):

  - queue_size : 1 # max **or** only offer flux
  - safety_on_gpu : false
  - max_threads : 1
  - max_power : 32 # no higher than 32
  - max_batch : 4 # no higher than 4
  - allow_post_processing : false # If offering SDXL or Flux, otherwise you may set to true
  - allow_sdxl_controlnet : false

  • ตรวจสอบให้แน่ใจว่าได้ปิดแอปพลิเคชันที่ใช้ VRAM ทุกตัวที่คุณสามารถทำได้ และอย่าใช้คอมพิวเตอร์โดยที่พนักงานทำงานเพื่อวัตถุประสงค์ใดๆ

• ผู้ปฏิบัติงานที่มี การ์ดระดับต่ำหรือมีประสิทธิภาพต่ำด้วยเหตุผลอื่น :

  • - extra_slow_worker: true
    • ช่วยให้คุณมีเวลามากขึ้นในการทำงานให้เสร็จ แต่คำขอจะไม่ไปที่ผู้ปฏิบัติงานของคุณเว้นแต่ผู้ขอจะเลือกเข้าร่วม (แม้แต่ผู้ใช้ anon ก็ไม่ได้ใช้ extra_slow_workers ตามค่าเริ่มต้น) คุณควรพิจารณาใช้สิ่งนี้เฉพาะในกรณีที่คุณมีประวัติน้อยกว่า 0.3 MPS/S หรือน้อยกว่า 3,000 kudos/ชม อย่างสม่ำเสมอ และ คุณแน่ใจว่าผู้ปฏิบัติงานได้รับการกำหนดค่าอย่างถูกต้อง
  • - limit_max_steps: true
    • ลดจำนวนขั้นตอนสูงสุดในงานเดียวที่คุณจะได้รับโดยอิงตามพื้นฐานของโมเดล
  • - preload_timeout: 120
    • ช่วยให้คุณมีเวลามากขึ้นในการโหลดโมเดลจากดิสก์ หมายเหตุ : การใช้ค่านี้ในทางที่ผิดอาจทำให้สูญเสียการชื่นชอบอย่างมาก และอาจนำไปสู่โหมดการบำรุงรักษา แม้ว่าจะมี extra_slow_worker: true ก็ตาม

กำลังอัปเดต

คนงาน AI Horde อยู่ภายใต้การปรับปรุงอย่างต่อเนื่อง คุณสามารถติดตามความคืบหน้าในความขัดแย้งของเราและรับการแจ้งเตือนเกี่ยวกับการอัปเดตได้ที่นั่น หากคุณสนใจรับการแจ้งเตือนเกี่ยวกับการอัปเดตของผู้ปฏิบัติงานหรือเบต้า ให้ไปที่ช่องทาง #get-roles และรับบทบาทที่เหมาะสม

คำแนะนำด้านล่างอ้างถึง horde-bridge หรือ update-runtime ขึ้นอยู่กับระบบปฏิบัติการของคุณ ให้เพิ่ม .cmd สำหรับ windows หรือ .sh สำหรับ linux

• ตัวอย่างเช่น horde-bridge.cmd และ update-runtime.cmd สำหรับ windows ที่มีการ์ด NVIDIA
• หากคุณมีการ์ด AMD และคุณใช้ linux คุณควรใช้ horde-bridge-rocm.sh และ update-runtime-rocm.sh ตามความเหมาะสม
  • ผู้ใช้ Windows AMD ทุกคนควรใช้ WSL หรือ Docker วิธีอัปเดต:

1. ปิดพนักงานของคุณโดยกด Ctrl+C หนึ่งครั้งและรอให้พนักงานหยุด

2. อัปเดต repo นี้โดยใช้วิธีการที่เหมาะสม:

คุณสามารถดับเบิลคลิกไฟล์สคริปต์ที่ให้มาด้านล่างจาก File Explorer หรือเรียกใช้จากเทอร์มินัลเช่น bash , cmd ขึ้นอยู่กับระบบปฏิบัติการของคุณ ตัวเลือกหลังจะช่วยให้คุณ เห็นข้อผิดพลาดในกรณีที่เกิดข้อขัดข้อง ดังนั้นจึงขอแนะนำ

วิธีการคอมไพล์

ใช้แนวทางนี้หากคุณโคลนพื้นที่เก็บข้อมูลดั้งเดิมโดยใช้ git clone

1. เปิด bash , cmd หรือเทอร์มินัล powershell ขึ้นอยู่กับระบบปฏิบัติการของคุณ
2. นำทางไปยังโฟลเดอร์ที่คุณติดตั้งพื้นที่เก็บข้อมูล AI Horde Worker หากคุณไม่ได้อยู่ที่นั่น
3. เรียกใช้ git pull

ดูการอัปเดตรันไทม์

วิธีซิป

ใช้วิธีนี้หากคุณดาวน์โหลดที่เก็บ git เป็นไฟล์ zip และแตกไฟล์ไว้ที่ใดที่หนึ่ง

1. ลบไดเร็กทอรี horde_worker_regen/ ออกจากโฟลเดอร์ของคุณ
2. ดาวน์โหลดที่เก็บจาก GitHub เป็นไฟล์ zip
3. แยกเนื้อหาลงในโฟลเดอร์เดียวกับที่คุณติดตั้งพื้นที่เก็บข้อมูล AI Horde Worker โดยเขียนทับไฟล์ที่มีอยู่

ดูการอัปเดตรันไทม์

กำลังอัปเดตรันไทม์

คำเตือน : มีรายงานว่ามีโปรแกรมป้องกันไวรัสบางตัว (รวมถึง Avast) รบกวนการติดตั้ง หากคุณได้รับข้อผิดพลาด curl: (35) schannel: next InitializeSecurityContext failed: CRYPT_E_NO_REVOCATION_CHECK เมื่อเรียกใช้ไฟล์นี้ ให้ปิดการใช้งานโปรแกรมป้องกันไวรัสของคุณ เรียกใช้ไฟล์อีกครั้ง จากนั้นเปิดใช้งานโปรแกรมป้องกันไวรัสของคุณอีกครั้ง

4. เรียกใช้สคริปต์ update-runtime สำหรับระบบปฏิบัติการของคุณ สิ่งนี้จะอัปเดตการอ้างอิงทั้งหมดหากจำเป็น

   • การอัปเดตบางอย่างอาจไม่ต้องการสิ่งนี้ และการแจ้งเตือนการอัปเดตจะแจ้งให้คุณทราบหากเป็นกรณีนี้
   • เมื่อมีข้อสงสัยคุณควรเรียกใช้มันต่อไป
   • ผู้ใช้ขั้นสูง : หากคุณไม่ต้องการใช้ mamba หรือคุณคุ้นเคยกับ python/venvs โปรดดูที่ README_advanced.md

5. ดำเนินการต่อตามคำแนะนำในการเริ่ม/หยุดด้านล่าง

เริ่ม/หยุด

การเริ่มต้นคนงาน

หมายเหตุ : ผู้ปฏิบัติงานเป็นระบบและโปรแกรมที่เน้น GPU มาก คุณไม่ควรเล่นวิดีโอเกมหรือทำงานอื่นๆ ที่เข้มข้น (เช่น การตัดต่อรูปภาพ/วิดีโอ) ทุกครั้งที่ทำได้ หากคุณต้องการมีส่วนร่วมในกิจกรรมเหล่านั้น ให้ปิดพนักงานหรือกำหนดค่าให้ใช้เฉพาะรุ่นขนาดเล็กในการตั้งค่าที่จำกัด และเฝ้าดูการตรวจสอบระบบของคุณอย่างใกล้ชิด

1. หากนี่เป็นครั้งแรกที่คุณติดตั้ง หรือเมื่อจำเป็นต้องอัปเดต โปรดดูคำแนะนำในการอัปเดต

2. เรียกใช้ horde-bridge (.cmd สำหรับ Windows, .sh สำหรับ Linux)

   • AMD : ใช้ไฟล์เวอร์ชัน horde-bridge-rocm

การหยุดคนงาน

• ในเทอร์มินัลที่รันอยู่ ให้กด Ctrl+C พร้อมกัน
• ผู้ปฏิบัติงานจะเสร็จสิ้นงานปัจจุบันก่อนที่จะออก

การตรวจสอบ

ในขณะที่ผู้ปฏิบัติงานกำลังทำงาน คุณสามารถติดตามความคืบหน้าได้โดยตรงในเทอร์มินัล มองหาบันทึกที่บ่งบอกถึงความสำเร็จของงาน ความรุ่งโรจน์ที่ได้รับ สถิติประสิทธิภาพ และข้อผิดพลาดใดๆ

สำหรับการตรวจสอบโดยละเอียดเพิ่มเติม โปรดดูไดเร็กทอรี logs ซึ่งมีไฟล์บันทึกรายวัน

• ข้อมูลทั้งหมดปรากฏในไฟล์ bridge*.log
  • bridge.log คือหน้าต่างหลักที่คุณเห็นป๊อปอัป
  • bridge_n.log สอดคล้องกับแต่ละกระบวนการที่ปรากฏในไฟล์บันทึกหลัก "กระบวนการ 1" จะเป็น bridge_1.log
• รายการข้อผิดพลาด/คำเตือนเท่านั้นที่จะปรากฏในไฟล์ trace*.log
  • trace.log คือหน้าต่างหลักที่คุณเห็นป๊อปอัป
  • trace_n.log สอดคล้องกับแต่ละกระบวนการที่ปรากฏในไฟล์บันทึกหลัก "กระบวนการ 1" จะเป็น trace_1.log

ทำงานด้วย GPU หลายตัว

ในอนาคต คุณไม่จำเป็นต้องเรียกใช้อินสแตนซ์ของผู้ปฏิบัติงานหลายรายการ

หากต้องการใช้ GPU หลายตัว แต่ละตัวจะต้องเริ่มต้นอินสแตนซ์ของตัวเอง สำหรับ Linux คุณเพียงแค่ต้องจำกัดการทำงานไว้ที่การ์ดเฉพาะ:

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 ./horde-bridge.sh -n " My awesome instance #1 "
CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 ./horde-bridge.sh -n " My awesome instance #2 "

ฯลฯ

ได้รับการเตือน ว่าคุณจะต้องมี RAM ระบบที่สูงมาก (32-64gb+) ขึ้นอยู่กับการตั้งค่าของคุณ queue_size และ max_threads จะเพิ่มจำนวน RAM ที่ต้องใช้ต่อพนักงานหนึ่งคนอย่างมาก

โมเดลที่กำหนดเอง

คุณสามารถโฮสต์โมเดลรูปภาพของคุณเองบนกลุ่มที่ไม่มีอยู่ในการอ้างอิงโมเดลของเรา แต่กระบวนการนี้ซับซ้อนกว่าเล็กน้อย

ในการเริ่มต้น คุณจะต้องขอบทบาท customizer จากทีม Horde ด้วยตนเอง สามารถสอบถามในช่อง discord ได้เลยครับ นี่เป็นบทบาทที่มอบหมายด้วยตนเองเพื่อป้องกันการใช้ฟีเจอร์นี้ในทางที่ผิด

เมื่อคุณมีบทบาทผู้ปรับแต่งแล้ว:

1. ดาวน์โหลดไฟล์โมเดลที่คุณต้องการโฮสต์ วางไว้ในตำแหน่งใดก็ได้บนระบบของคุณ

2. ชี้คนงานของคุณไปยังที่ตั้งของพวกเขาและให้ข้อมูลบางอย่างเกี่ยวกับพวกเขา ใน bridgeData.yaml ให้เพิ่มบรรทัดดังนี้:

    custom_models :
     - name : Movable figure model XL
       baseline : stable_diffusion_xl
       filepath : /home/db0/projects/CUSTOM_MODELS/PVCStyleModelMovable_beta25Realistic.safetensors

3. เพิ่ม "ชื่อ" เดียวกันให้กับ models_to_load ของคุณ

หากทุกอย่างได้รับการตั้งค่าอย่างถูกต้อง ตอนนี้คุณควรเห็น custom_models.json ในไดเร็กทอรีผู้ปฏิบัติงานของคุณหลังจากที่ผู้ปฏิบัติงานเริ่มทำงาน และผู้ปฏิบัติงานของคุณควรเสนอโมเดลดังกล่าว

โปรดทราบว่า:

• คุณไม่สามารถให้บริการโมเดลแบบกำหนดเองที่มีชื่อเดียวกันกับโมเดลปกติใดๆ ของเราได้
• ฝูงชนไม่รู้จักโมเดลของคุณ ดังนั้นมันจะถือว่าเป็นโมเดล SD 1.5 เพื่อรับรางวัลชมเชย และไม่สามารถเตือนผู้คนโดยใช้พารามิเตอร์ที่ไม่ถูกต้อง เช่น clip_skip

นักเทียบท่า

คุณสามารถค้นหารูปภาพนักเทียบท่าได้ที่https://hub.docker.com/r/tazlin/horde-worker-regen/tags

ดู Dockerfiles/README.md สำหรับคำแนะนำโดยละเอียดเกี่ยวกับฟังก์ชันการทำงานของนักเทียบท่าที่รองรับ

ดูเพิ่มเติมที่ README_advanced.md สำหรับรายละเอียดเพิ่มเติมเกี่ยวกับการเรียกใช้งานผู้ปฏิบัติงานด้วยตนเอง

สนับสนุน

สำหรับข้อมูลล่าสุดและความช่วยเหลือในการแก้ไขปัญหา โปรดดูช่อง #local-workers ใน Discord ของเรา ชุมชนยินดีให้ความช่วยเหลือเสมอ!

ปัญหาทั่วไปบางประการและแนวทางแก้ไข:

• รุ่นที่ไม่สามารถดาวน์โหลดได้ : ตรวจสอบให้แน่ใจว่าคุณมีพื้นที่ว่างในดิสก์เพียงพอและมีการเชื่อมต่ออินเทอร์เน็ตที่เสถียร
• หมดเวลางาน :
  • พิจารณาลบโมเดลขนาดใหญ่ (Flux, cascade, SDXL)
  • ลด max_power ของคุณ
  • ปิดการใช้งาน allow_post_processing , allow_controlnet , allow_sdxl_controlnet และ/หรือ allow_lora
• ข้อผิดพลาดหน่วยความจำไม่เพียงพอ : ลด max_threads , max_batch หรือ queue_size ในการกำหนดค่าของคุณ (ตามลำดับการตั้งค่า) เพื่อลดการใช้งาน VRAM/RAM หลีกเลี่ยงการใช้โปรแกรมที่เข้มข้นอื่นๆ ในขณะที่พนักงานทำงานอยู่

หากคุณพบข้อบกพร่องหรือมีคำขอคุณสมบัติ โปรดเปิดปัญหาใน repo เราขอขอบคุณที่คุณมีส่วนร่วม!

การใช้งานโมเดล

โมเดลหลายรุ่นในโปรเจ็กต์นี้ใช้ใบอนุญาต CreativeML OpenRAIL โปรดอ่านใบอนุญาตฉบับเต็มได้ที่นี่