Stability AI ha lanzado su modelo de generación de imágenes a partir de texto más avanzado, Stable Diffusion 3.5 Large, disponible en Amazon SageMaker JumpStart. Este innovador modelo de generación de imágenes, entrenado en Amazon SageMaker HyperPod, permite a los clientes de AWS crear imágenes de alta calidad a partir de descripciones textuales con una facilidad, flexibilidad y potencial creativo sin precedentes. La integración de Stable Diffusion 3.5 Large a SageMaker JumpStart representa un avance significativo hacia la democratización del acceso a tecnologías de inteligencia artificial avanzadas, facilitando a las empresas de todos los tamaños el aprovechamiento del poder de la IA generativa.
Stable Diffusion 3.5 Large, con 8.1 mil millones de parámetros, es el modelo más poderoso de la familia Stable Diffusion, ofreciendo una calidad superior y adherencia a los prompts. Esta herramienta es excelente para sectores como medios, videojuegos, publicidad, comercio electrónico, capacitación corporativa, retail y educación. Además, potencia la creatividad mejorada y el fotorealismo, con capacidad excepcional en la generación de imágenes con múltiples sujetos, siendo ideal para escenas complejas. A pesar de su potencia y complejidad, está optimizado para eficiencia, proporcionando accesibilidad y facilidad de uso.
SageMaker JumpStart permite seleccionar de una amplia gama de modelos fundacionales disponibles públicamente. Los practicantes de aprendizaje automático pueden desplegar estos modelos en instancias dedicadas de SageMaker y personalizar los modelos usando Amazon SageMaker. Descubrir y desplegar el modelo Stable Diffusion 3.5 Large es ahora más fácil en SageMaker Studio, permitiendo obtener rendimiento y controles de MLOps con características como Amazon SageMaker Pipelines y Debugger. El modelo se despliega en un entorno seguro de AWS bajo controles de nube privada virtual, garantizando la seguridad de los datos.
El modelo está disponible en varias regiones de AWS, incluyendo Estados Unidos, Asia Pacífico, China, Medio Oriente, África y Europa. SageMaker Studio es un entorno de desarrollo integrado que ofrece una interfaz visual única para todas las etapas de desarrollo de aprendizaje automático, desde la preparación de datos hasta la construcción y despliegue de modelos.
Para acceder al modelo, es necesario asegurarse de que el rol de identidad y gestión de accesos de AWS tenga AmazonSageMakerFullAccess, además de permisos específicos relacionados con AWS Marketplace. La subscripción al paquete del modelo Stable Diffusion 3.5 Large se puede realizar a través de SageMaker JumpStart, accediendo desde la página principal de SageMaker Studio.
La implementación del modelo se puede realizar siguiendo un ejemplo de notebook disponible en el repositorio de GitHub de Stability AI. Para ello, es necesario desplegarlo en una instancia ml.p5.48xlarge de Amazon Elastic Compute Cloud.
Finalmente, al concluir su uso, es posible eliminar el endpoint para liberar las instancias de EC2 asociadas y detener la facturación. Esto se puede hacer listando los endpoints de SageMaker con la interfaz de línea de comandos de AWS y luego eliminándolos.
vía: AWS machine learning blog
