Alibaba präsentiert SCEPTER: Neue Open-Source-Werkzeugkiste für generative KI-Modelle
Artikel jetzt als Podcast anhören
Die Technologieunternehmen der heutigen Zeit sind in einem ständigen Wettlauf um Innovation und Fortschritt. In diesem Zusammenhang hat das chinesische Technologieunternehmen Alibaba kürzlich eine neue Open-Source-Codebasis namens SCEPTER veröffentlicht, die sich der Entwicklung generativer Modelle widmet. Diese Entwicklung ist ein bedeutender Schritt in der Welt der Künstlichen Intelligenz (KI), insbesondere im Bereich des maschinellen Lernens und der Bildgenerierung.
SCEPTER steht für ein umfangreiches Toolkit, das für Aufgaben wie das Training, das Feintuning und die Inferenz von generativen Modellen entwickelt wurde. Diese Werkzeuge decken eine Vielzahl von Anwendungen ab, darunter die Generierung, Übertragung und Bearbeitung von Bildern. Es handelt sich um eine Open-Source-Plattform, die sowohl von der Community entwickelte Implementierungen als auch proprietäre Methoden des Tongyi Labs von Alibaba Group integriert.
Die Hauptfunktion von SCEPTER liegt in der Text-zu-Bild-Generierung, einer kontrollierbaren Bildsynthese und der Bildbearbeitung, wobei letztere noch in der Entwicklungsphase ist. Das Framework unterstützt verteiltes Training und Inferenz unter Verwendung verschiedener Technologien wie DDP, FSDP, FairScale und Xformers und ermöglicht die Verwendung lokaler Dateisysteme sowie solcher von Http, OSS und Modelscope.
Einige der bereits unterstützten Ansätze umfassen die SD-Serie, die Stable Diffusion v1.5, Stable Diffusion v2.1 und Stable Diffusion XL beinhaltet, sowie SCEdit, ein Rahmenwerk für effiziente und kontrollierbare Bildgenerierung durch Skip-Connection-Editing. Zukünftig soll auch Res-Tuning hinzugefügt werden, ein flexibles und effizientes Tuning-Paradigma.
Die Veröffentlichung von SCEPTER Studio, einem integrierten Toolkit für Datenmanagement, Modelltraining und Inferenz, basierend auf Gradio, ist ebenfalls Teil der jüngsten Errungenschaften. SCEdit unterstützt jetzt kontrollierbare Bildsynthese für Training und Inferenz.
Die Installation von SCEPTER erfolgt über eine einfache Pip-Installation nach der Erstellung einer neuen Conda-Umgebung. Die Plattform bietet Anleitungen für den Start mit eigenen Datensätzen im Modelscope-Format, im CSV-Format und im TXT-Format sowie Beispielskripte für das Training und die Inferenz mit verschiedenen Konfigurationen.
Für eine vollständige Erfahrung mit SCEPTER Studio kann das Toolkit über die Kommandozeile oder nach dem Klonen des Repository-Codes gestartet werden. Nach dem ersten Start, der je nach Netzwerk und Hardware zwischen 15 und 60 Minuten dauern kann, wird die Startzeit für zukünftige Sitzungen erheblich reduziert.
SCEPTER bietet zudem eine Vielzahl von Features für die Text-zu-Bild-Generierung und kontrollierbare Bildsynthese, mit Unterstützung für verschiedene Modelle und Trainings- sowie Inferenzfähigkeiten. Die bereitgestellten Modelle und ihre URLs werden auf der Plattform aufgeführt und können ohne manuelle Downloads verwendet werden.
Weiterhin gibt die Plattform Einblicke in die Alibaba TongYi Vision Intelligence Lab, die ModelScope-Bibliothek und die SWIFT-Bibliothek, die alle eine Rolle in der Entwicklung und Bereitstellung generativer Modelle spielen. SCEPTER selbst wird unter der Apache License (Version 2.0) veröffentlicht.
Diese Entwicklung zeigt Alibabas Engagement im Bereich des maschinellen Lernens und der künstlichen Intelligenz und dessen Bestreben, die Forschung und praktische Anwendungen im Bereich der generativen Modelle zu beschleunigen und zu vereinfachen. Mit SCEPTER stellt Alibaba eine umfassende Ressource für Forschende und Praktiker bereit, die in diesem aufregenden und sich schnell entwickelnden Feld tätig sind.
