Was ist der beste Cloud-Anbieter für eine stabile Verbreitung?

Da die KI-Bildgenerierung immer beliebter wird, suchen Millionen von Benutzern nach kosteneffizienten und zuverlässigen Möglichkeiten, Stable Diffusion auszuführen. Obwohl die KI-Technologie in den letzten zwei Jahren rasante Fortschritte gemacht hat, sind ihre Systemanforderungen immer noch recht anspruchsvoll. Aus diesem Grund greifen viele Einzelpersonen, kleine Unternehmen und Startups für ihre KI-Anforderungen auf Cloud Computing zurück.

Aufgrund ihrer Skalierbarkeit und Erschwinglichkeit bietet die Cloud Lösungen, mit denen Sie Stable Diffusion und seine zahlreichen Funktionen nutzen können, ohne in kostspielige Hardwarelösungen investieren zu müssen. Da es jedoch so viele Cloud-Anbieter auf dem Markt gibt, kann es schwierig sein, den richtigen Anbieter für Ihre Bedürfnisse und Ihr Budget auszuwählen.

In diesem Artikel erkunden wir die verschiedenen Cloud-Anbieter und geben Tipps, wie Sie den besten für Stable Diffusion auswählen. Unabhängig davon, ob Sie vorab trainierte Modelle verwenden oder Ihr eigenes Modell trainieren möchten, helfen Ihnen diese Lösungen dabei, das beste KI-Bild zu erzielen, das Sie sich vorstellen können.

Inhaltsverzeichnis

1. Anforderungen an ein stabiles Diffusionssystem
2. So wählen Sie einen Cloud-Anbieter für eine stabile Verbreitung aus
3. Beste Cloud-Anbieter für eine stabile Verbreitung
4. Google Colab Pro
5. RunPod
6. Riesig.ai
7. RunDiffusion
8. AWS

Anforderungen an ein stabiles Diffusionssystem

Stable Diffusion entwickelt sich kontinuierlich weiter und verbessert sich mit dem Wachstum seiner KI-Technologie. Das bedeutet, dass sich auch die Systemanforderungen dafür ständig ändern. Dank jüngster Verbesserungen wie den Argumenten „--medvram“ und „--lowvram“ und „--xformers“ für GPUs, die keine halbe Genauigkeit unterstützen, ist Stable Diffusion für Benutzer zugänglicher geworden.

Um Stable Diffusion lokal auszuführen, benötigen Sie letztendlich eine GPU mit mindestens 4 GB VRAM. Wenn Sie schnell große Bilder erstellen möchten, beträgt der empfohlene VRAM 16 GB oder mehr. Diese Anforderungen bedeuten, dass Sie eine GPU benötigen, die der RTX 3090 von NVIDIA ebenbürtig ist, die bei satten 1.499 US-Dollar beginnt. Andernfalls müssen Sie einen sicheren Cloud-Hosting-Anbieter finden, um sicherzustellen, dass alles reibungslos funktioniert.

Wenn Sie nicht über das Budget oder den Platz für einen dedizierten Computer zum Ausführen von Stable Diffusion verfügen, ist die Cloud eine attraktive Option. Es bietet die gleichen Vorteile wie die Ausführung von Stable Diffusion auf Ihrer eigenen Hardware, jedoch mit geringeren Gemeinkosten und Risiken.

So wählen Sie einen Cloud-Anbieter für eine stabile Verbreitung aus

Jeder Cloud-Anbieter unterscheidet sich in Bezug auf Funktionen und Fähigkeiten. Daher ist es wichtig, zu recherchieren und zu verstehen, welcher Anbieter für Ihre Anforderungen am besten geeignet ist. Hier sind einige Überlegungen bei der Auswahl eines Cloud-Anbieters:

• Preise – Viele Anbieter bieten Rabatte, wenn Sie im Voraus bezahlen oder mehr Ressourcen zur Verfügung haben, als Sie benötigen.
• Sicherheit – Einige Anbieter bieten zusätzliche Sicherheitsmaßnahmen an, z. B. die Verschlüsselung ruhender Daten und die Gewährleistung, dass Ihre Informationen ordnungsgemäß gespeichert und gesichert werden.
• Hardware – Überprüfen Sie immer, welche Hardware Sie erhalten, da verschiedene Anbieter bessere GPUs anbieten können als andere.
• Support – Einige Anbieter bieten Kundensupport für Ihre KI-Projekte an. Ein kompetentes Team von Ingenieuren kann von unschätzbarem Wert sein, um Stable Diffusion und seine Funktionen optimal zu nutzen.
• Verfügbarkeit – Der beste Cloud-Anbieter verfügt über Server in mehreren Regionen, sodass Sie überall schnell auf Ihre Datendepots zugreifen können.
• Speicher – Bei einigen Cloud-Anbietern müssen Sie zusätzlichen Speicher erwerben, um Modelle, LoRa, VAE und andere Dateien zu speichern.

Darüber hinaus sollten Sie auch über die Arten von Diensten nachdenken, die sie anbieten, z. B. GPU-Instanzen, Frameworks für maschinelles Lernen, Speicheroptionen und mehr.

Beste Cloud-Anbieter für eine stabile Verbreitung

Werfen wir einen Blick auf einige der besten Cloud-Anbieter, die sich perfekt für die Einrichtung und Nutzung von Stable Diffusion eignen. Wir haben 5 verschiedene Dienste zu unterschiedlichen Preisen zusammengestellt, um ihre Funktionen und Fähigkeiten zu vergleichen:

Google Colab Pro

• Zugriff von praktisch jedem Gerät
• Bequeme Google Drive-Einbindung und toller kostenloser Speicherplatz
• Die Pro-Version bietet mehr Ressourcen zu einem erschwinglichen Preis

Google Colaboratory – besser bekannt als „Colab“ – ist eine Online-Jupyter-Notebook-Plattform, auf die Sie über Ihren Webbrowser zugreifen können. Jeder mit Internetzugang kann jetzt maschinelles Lernen und KI-Codierung erkunden, sogar auf einem Chromebook oder Smartphone. Nutzen Sie das Potenzial dieser leistungsstarken Ressource, um in nur wenigen Minuten herauszufinden, wozu Sie in der Lage sind.

Google Colab ist aufgrund seiner Zugänglichkeit und erschwinglichen Preise einer der beliebtesten Cloud-Dienste im Bereich KI. Sie können Colab rund 12 Stunden lang kostenlos nutzen, je nachdem, wie viel Rechenleistung Sie benötigen. Die kostenlose Stufe bietet Nvidia K80-GPUs mit ausreichend VRAM, um selbst große, komplexe Generationen mit Stable Diffusion auszuführen.

Die Pro-Version des Dienstes bietet mehr Ressourcen, wie leistungsstärkere T4- und P100-GPUs und etwa 50 Stunden Nutzungsdauer, je nachdem, wie viele Credits Sie verbrauchen. Das Abonnement von Colab Pro kostet 9 $.99 pro Monat, aber keine Sorge – nach Ablauf Ihrer Pro-Stunden können Sie den Service bis zum nächsten Monat im kostenlosen Kontingent weiter nutzen.

Das Ausführen von Stable Diffusion auf Colab bietet den Komfort von Google Drive und eine problemlose Einrichtung mit Notebooks wie TheLastBens AUTOMATIC1111 Notebook und dem Kohya Trainer zum Erstellen eigener Modelle. Solange Sie über ausreichend Drive-Speicher verfügen, können Sie Ihre Modelle, Erweiterungen und Einbettungen in der Cloud speichern und problemlos in Ihren Notebooks verwenden.

Ein möglicher Nachteil von Google Colab ist die Geschwindigkeit. Während dies für die meisten Benutzer mehr als ausreichend ist, ist die Geschwindigkeit möglicherweise nicht auf dem gleichen Niveau, wenn Sie Generationen mit Modellen mit höherer Auflösung ausführen müssen. Wenn Sie jedoch nach einer günstigen und einfachen Möglichkeit suchen, mit Stable Diffusion zu beginnen, ist Google Colab und seine Pro-Stufe die ideale Wahl.

RunPod

• Schnelle GPU-Geschwindigkeiten mit einer Reihe von Optionen von Nvidia A4000 bis RTX 4090
• Pay-as-you-go-Nutzung zu erschwinglichen Preisen
• Ausgezeichneter Kundensupport mit hilfreichen Tutorials für eine einfache Einrichtung

RunPod bietet einige der schnellsten GPU-Geschwindigkeiten aller Cloud-Dienste, mit Optionen von Nvidia A4000 über RTX 3090 und sogar RTX 4090. Das Preismodell basiert auf Guthaben und ermöglicht Ihnen eine stundenweise nutzungsbasierte Nutzung. Viele KI-Kunst-Enthusiasten loben RunPod für seine leistungsstarke Hardware und seinen erschwinglichen Preis, mit der Option, Ihr Setup bei Bedarf zu erweitern.

Der Einrichtungsprozess von RunPod ist einfach – Sie müssen lediglich eine Vorlage auswählen und alle gewünschten Anpassungen auf Ihren Pod hochladen. RunPod wird außerdem für seinen hervorragenden Kundensupport und seine hilfreichen Tutorials gelobt, die den Einstieg in Stable Diffusion erleichtern. Das Kundensupport-Team des Unternehmens ist kompetent und hilfsbereit, sodass Sie bei Bedarf problemlos Hilfe erhalten.

Der größte Nachteil von RunPod besteht darin, dass einige technische Kenntnisse erforderlich sind, um Ihre Umgebung ordnungsgemäß einzurichten. Sie benötigen einige Kenntnisse, um Modelle aus Google Drive und anderen Cloud-Speichern abzurufen. Darüber hinaus müssen Sie 0 $ bezahlen.1/GB/Monat für den gesamten Speicher auf Ihren laufenden Pods und 0 $.2/GB/Monat für Volumenspeicher auf gestoppten Pods.

Wenn Sie vorhaben, denselben Pod über einen längeren Zeitraum zu verwenden, können auch bestimmte Einschränkungen auftreten. Wenn Ihre designierte GPU aufgrund hoher Nachfrage oder Fehlern von RunPod selbst nicht verfügbar ist, müssen Sie sich für andere Hardware entscheiden, was bedeutet, dass Sie einen neuen Pod von Grund auf neu starten müssen. Dies könnte dazu führen, dass Sie mehr Credits für teurere GPU-Optionen verwenden oder Ressourcen opfern und sich mit einer weniger leistungsstarken GPU zufrieden geben.

Das sollte Sie jedoch nicht davon abhalten, RunPod in Betracht zu ziehen – wenn Sie High-End-Hardware benötigen und bereit sind, dafür zu zahlen, dann ist Runpod eine ideale Wahl für den Einsatz von Stable Diffusion.

Riesig.ai

• Kostengünstiger Cloud-GPU-Mietservice mit einer breiten Palette leistungsstarker Nvidia-GPUs
• Benutzerfreundliche Oberfläche zum Verwalten von Instanzen und Hochladen von Modellprüfpunkten
• Ständig aktualisierte Liste der verfügbaren GPUs für den Zugriff auf die fortschrittlichste Hardware

Das Ausführen ressourcenintensiver Aufgaben wie maschinelles Lernen und Deep-Learning-Modelle erfordert viel Rechenleistung. Allerdings hat nicht jeder den Luxus, High-End-GPUs für seine Computeranforderungen zu besitzen. Hier kommen Cloud-GPU-Mietdienste zum Einsatz. Unter den vielen Akteuren auf dem Markt ist Vast.ai hat sich als führender Anbieter kostengünstiger Cloud-GPU-Mietdienste etabliert.

Riesig.ai bietet eine große Auswahl an GPU-Typen und -Größen, darunter leistungsstarke Nvidia RTX 3090- und 4090-GPUs. Die Liste der zur Miete verfügbaren GPUs wird ständig mit den neuesten Modellen aktualisiert, um sicherzustellen, dass Benutzer Zugang zu modernster Hardware zu einem erschwinglichen Preis haben.

Riesig.Die Plattform von ai ist benutzerfreundlich gestaltet und bietet Benutzern eine unkomplizierte und intuitive Benutzeroberfläche, über die sie ihre Instanzen einfach buchen und verwalten können. Im Gegensatz zu einigen anderen Diensten geht hierdurch nicht die Möglichkeit verloren, eigene Modellprüfpunkte hochzuladen. Sie müssen lediglich die empfohlene Vorlage verwenden, Jupyter öffnen und dann Ihre gewünschte .ckpt-Datei.

Benutzer haben dieses Vast aufgerufen.ai ist etwas kostspieliger, da die Kosten erheblich steigen, wenn Sie sich für höherwertige GPUs entscheiden. Allerdings machen die Verfügbarkeit, der Komfort und der Kundenservice die zusätzlichen Kosten mehr als wett, wenn Sie Stable Diffusion ausgiebig nutzen möchten.

RunDiffusion

• Stündliche Abrechnung für bedarfsgesteuerte GPU-Leistung
• Große Auswahl an Hardwareoptionen von erschwinglich bis extrem leistungsstark
• ControlNet, InvokeAI und Automatic1111 sind alle enthalten

Wenn Sie nach einem leistungsstarken Dienst suchen, der im Gegensatz zu einem Abonnement oder einem Kreditmodell stundenweise abgerechnet wird, dann ist RunDiffusion die ideale Wahl. RunDiffusion bietet eine große Auswahl an Hardware, von erschwinglichen GPUs mit 8 GB VRAM bis hin zu extrem leistungsstarken 24 GB VRAM-Optionen, alles zu einem erschwinglichen Preis.

RunDiffusion bietet außerdem ControlNet, ein beispielloses und bemerkenswertes Tool, um Ihre KI-Generationen auf die nächste Stufe zu heben. Der Dienst bietet Ihnen die Gewissheit, dass Sie einen zuverlässigen Ort haben, an dem Automatic1111 oder InvokeAI mühelos und ohne Probleme hochfährt, einschließlich ControlNet.

Ein möglicher Nachteil von RunDiffusion besteht darin, dass manche es etwas teurer als andere Dienste finden, aber der Komfort und die Zuverlässigkeit gleichen die zusätzlichen Kosten aus. Darüber hinaus kann es im Vergleich zu anderen ähnlichen Diensten zu einem leichten Mangel an Informationen und Tutorials kommen.

Insgesamt bietet RunDiffusion einen hervorragenden Service für diejenigen, die zuverlässige Hardware auf Abruf benötigen oder Stable Diffusion für ihre KI-Projekte nutzen möchten. Die günstigen Preise des Dienstes und ControlNet machen ihn zu einer attraktiven Option für alle Benutzer, die leistungsstarke GPUs zu einem erschwinglichen Preis suchen.

AWS

• Erweiterte Lösung für Benutzer mit hohen Ansprüchen
• Leistungsstarke GPUs
• Zugriff auf die Bibliothek.ai-Bibliothek

Amazon Web Services (AWS) ist die größte Cloud-Computing-Plattform der Welt, und das aus gutem Grund – sie ist äußerst zuverlässig, schnell und sicher. Für diejenigen, die Stable Diffusion auf AWS nutzen möchten, ist zu beachten, dass Sie etwas Erfahrung im Einrichten Ihrer eigenen Cloud-Instanzen benötigen.

Sobald Sie jedoch mit dem Prozess vertraut sind, bietet AWS eine große Auswahl an GPU-Optionen. NI SP bietet Unterstützung für Nvidia T4-GPUs mit 16 GB VRAM (g4dn-Familie) und die leistungsstärkeren A10-GPUs mit 24 GB (g5-Familie), um Ihre Stable Diffusion-Generationen mit Strom zu versorgen.

Dieses AWS-Setup bietet Ihnen auch Zugriff auf die riesige Eingabeaufforderungs- und Bildbibliothek von Libraire.ai, um Ideen für eigene Ansagen zu bekommen und neue eindrucksvolle Bilder zu erstellen. Dies ist sowohl für Anfänger, die Stable Diffusion ausprobieren möchten, als auch für erfahrene Benutzer, die genau wissen, was sie von KI-Bildern erwarten, perfekt.

Bei diesem AWS-Setup ist zu beachten, dass es etwas teurer ist als andere Optionen und Sie möglicherweise nicht sofort die Kundendienstunterstützung erhalten, die Sie benötigen. Wenn Sie jedoch ein Experte im Einrichten cloudbasierter Instanzen sind, könnte dies eine geeignete Option für Sie sein.

Fazit

Letztendlich hängt die Wahl des besten Dienstes für den Betrieb von Stable Diffusion von Ihren Bedürfnissen und Ihrem Budget ab. Alle unglaublichen Anbieter, die wir heute überprüft haben, bieten leistungsstarke GPUs mit außergewöhnlicher Leistung zu einem erschwinglichen Preis; Jede Option ist ideal für verschiedene Benutzertypen.

Für welche Plattform Sie sich auch immer für Ihre Stable Diffusion-Projekte entscheiden, stellen Sie sicher, dass sie sowohl Ihren Anforderungen als auch Ihren Erwartungen entspricht. Mit einer sorgfältigen Auswahl können Sie diese fantastischen Dienste optimal nutzen und das Beste aus den KI-Generationen herausholen.

Da Stable Diffusion dank der Cloud zugänglicher denn je wird, haben Sie eine Vielzahl von Optionen zum Einrichten und Ausführen Ihrer KI-Projekte. Unter Berücksichtigung der Vor- und Nachteile der einzelnen Anbieter können Sie eine fundierte Entscheidung darüber treffen, welcher für Ihre Bedürfnisse am besten geeignet ist.

Viel Spaß beim Erstellen fantastischer Bilder mit Stable Diffusion!

Noch etwas

Wir freuen uns, dass Sie diesen Artikel gelesen haben. :) Danke fürs Lesen.

Wenn Sie kurz Zeit haben, teilen Sie diesen Artikel bitte in Ihren sozialen Netzwerken. jemand anderes könnte auch davon profitieren.

Abonnieren Sie unseren Newsletter und lesen Sie als Erster unsere zukünftigen Artikel, Rezensionen und Blogbeiträge direkt in Ihrem Posteingang. Wir bieten auch Angebote, Werbeaktionen und Updates zu unseren Produkten an und teilen diese per E-Mail. Sie werden keinen verpassen.

Ähnliche Artikel 

» So nutzen Sie Stable Diffusion kostenlos – Leitfaden für Anfänger
» Cloud-Vergleich: AWS vs. Azure vs. Google Cloud
» So fügen Sie Cloud-Speicher zum Datei-Explorer hinzu Windows 10/11