A medida que la generación de imágenes mediante IA se vuelve cada vez más popular, millones de usuarios buscan formas rentables y confiables de ejecutar Stable Diffusion. Si bien la tecnología de IA avanzó rápidamente en los últimos dos años, los requisitos de su sistema siguen siendo bastante exigentes. Por esta razón, muchas personas, pequeñas empresas y nuevas empresas están recurriendo a la computación en la nube para satisfacer sus necesidades de IA.
Debido a su escalabilidad y asequibilidad, la nube ofrece soluciones que pueden ayudarle a utilizar Stable Diffusion y sus numerosas funciones sin tener que invertir en costosas soluciones de hardware. Pero con tantos proveedores de nube en el mercado, puede resultar difícil elegir el adecuado para sus necesidades y su presupuesto.
En este artículo, exploraremos los distintos proveedores de nube y brindaremos consejos sobre cómo seleccionar el mejor para la difusión estable. Ya sea que desee utilizar modelos previamente entrenados o entrenar uno propio, estas soluciones lo ayudarán a lograr la mejor imagen de IA que pueda imaginar.
Índice
- Requisitos del sistema de difusión estable
- Cómo elegir un proveedor de nube para una difusión estable
- Los mejores proveedores de nube para ejecutar una difusión estable
- Google Colab Pro
- EjecutarPod
- Vaso.ai
- Ejecutar difusión
- AWS
Requisitos del sistema de difusión estable
Stable Diffusion evoluciona y mejora continuamente a medida que crece su tecnología de IA. Esto significa que los requisitos del sistema también cambian constantemente. Gracias a mejoras recientes como los argumentos "--medvram" y "--lowvram" y "--xformers" para GPU que no admiten la mitad de precisión, Stable Diffusion se ha vuelto más accesible para los usuarios.
En última instancia, para ejecutar Stable Diffusion localmente, necesitarás tener una GPU con al menos 4 GB de VRAM. Si desea generar imágenes grandes rápidamente, la VRAM recomendada es 16 GB o más. Estos requisitos significan que necesitas tener una GPU a la par con la RTX 3090 de NVIDIA, que comienza en la friolera de $1499. De lo contrario, necesitarás encontrar un proveedor de alojamiento en la nube seguro para garantizar que todo funcione a la perfección.
Si no tiene el presupuesto o el espacio para una máquina dedicada para ejecutar Stable Diffusion, la nube es una opción atractiva. Ofrece los mismos beneficios que ejecutar Stable Diffusion en su propio hardware con menos costos generales y riesgos.
Cómo elegir un proveedor de nube para una difusión estable
Cada proveedor de nube es diferente en términos de características y capacidades, por lo que es importante investigar y comprender cuál se adapta mejor a sus necesidades. Aquí hay algunas consideraciones al elegir un proveedor de nube:
- Precios: muchos proveedores ofrecen descuentos si paga por adelantado o tiene más recursos disponibles de los que necesita.
- Seguridad: algunos proveedores ofrecen medidas de seguridad adicionales, como cifrar datos en reposo y garantizar que su información esté almacenada y protegida adecuadamente.
- Hardware: compruebe siempre qué hardware obtendrá, ya que diferentes proveedores pueden ofrecer mejores GPU que otros.
- Soporte: algunos proveedores ofrecen soporte al cliente para sus proyectos de IA. Tener un equipo de ingenieros capacitado al que recurrir puede ser invaluable para aprovechar al máximo Stable Diffusion y sus características.
- Disponibilidad: el mejor proveedor de nube tendrá servidores disponibles en múltiples regiones para que pueda acceder a sus bóvedas de datos rápidamente desde cualquier lugar.
- Almacenamiento: algunos proveedores de nube requieren que compre almacenamiento adicional para almacenar modelos, LoRa, VAE y otros archivos.
Además, también debes pensar en los tipos de servicios que ofrecen, como instancias de GPU, marcos de aprendizaje automático, opciones de almacenamiento y más.
Los mejores proveedores de nube para ejecutar una difusión estable
Echemos un vistazo a algunos de los mejores proveedores de nube, perfectos para configurar y utilizar Stable Diffusion. Reunimos 5 servicios diferentes a diferentes precios para comparar sus características y capacidades:
Google Colab Pro
- Accesible desde prácticamente cualquier dispositivo
- Cómodo montaje de Google Drive y excelente almacenamiento gratuito
- La versión Pro ofrece más recursos a un precio asequible
Google Colaboratory, más conocido como "Colab", es una plataforma de portátiles Jupyter en línea a la que se puede acceder a través de su navegador web. Todos los que tengan acceso a Internet ahora pueden explorar el aprendizaje automático y la codificación mediante IA, incluso en un Chromebook o un teléfono inteligente. Libera el potencial de este poderoso recurso para descubrir lo que eres capaz de hacer en tan solo minutos.
Google Colab es uno de los servicios en la nube más populares en lo que respecta a IA gracias a su accesibilidad y precio asequible. Puede utilizar Colab durante unas 12 horas de forma gratuita, dependiendo de la potencia informática que necesite. El nivel gratuito ofrece GPU Nvidia K80 con amplia VRAM para ejecutar incluso generaciones grandes y complejas utilizando Stable Diffusion.
La versión Pro del servicio ofrece más recursos, como GPU T4 y P100 más potentes y alrededor de 50 horas de uso, dependiendo de cuántos créditos consumas. Suscribirse a Colab Pro cuesta $9.99 al mes, pero no te preocupes: una vez que se acaben tus horas Pro, puedes seguir usando el servicio en el nivel gratuito hasta el próximo mes.
Ejecutar Stable Diffusion en Colab ofrece la comodidad de Google Drive y una configuración sin complicaciones con portátiles como el portátil AUTOMATIC1111 de TheLastBen y el Kohya Trainer para crear tus propios modelos. Siempre que tenga suficiente almacenamiento en Drive, puede mantener sus modelos, extensiones e incrustaciones en la nube y utilizarlos en sus portátiles con facilidad.
Un posible inconveniente de Google Colab es la velocidad. Si bien es más que suficiente para la mayoría de los usuarios, si necesita ejecutar generaciones con modelos de mayor resolución, es posible que la velocidad no esté a la altura. Sin embargo, si está buscando una manera fácil y económica de comenzar con Stable Diffusion, Google Colab y su nivel Pro es una opción ideal.
EjecutarPod
- Velocidades de GPU rápidas con una variedad de opciones desde Nvidia A4000 hasta RTX 4090
- Uso de pago por uso con precios asequibles
- Excelente atención al cliente con útiles tutoriales para una fácil configuración
RunPod ofrece algunas de las velocidades de GPU más rápidas en cualquier servicio en la nube, con opciones que van desde Nvidia A4000 hasta RTX 3090 e incluso RTX 4090. Su esquema de precios está basado en crédito, lo que le permite un uso de pago por uso por hora. Muchos entusiastas del arte de la IA elogian a RunPod por su potente hardware y su precio asequible, con la opción de mejorar su configuración si es necesario.
El proceso de configuración de RunPod es simple: todo lo que tiene que hacer es elegir una plantilla y cargar las personalizaciones que desee en su pod. RunPod también es elogiado por su excelente atención al cliente y útiles tutoriales que facilitan la puesta en marcha de Stable Diffusion. El equipo de atención al cliente de la empresa está bien informado y es servicial, lo que facilita obtener ayuda cuando sea necesario.
La mayor desventaja de RunPod es que requiere algunos conocimientos técnicos para configurar su entorno correctamente. Necesitará algunos conocimientos para extraer modelos de Google Drive y otro almacenamiento en la nube. Además de esto, tendrás que pagar $0.1/GB/mes para todo el almacenamiento en tus pods en ejecución y $0.2/GB/mes para almacenamiento de volumen en pods detenidos.
Si planea utilizar el mismo módulo durante un período de tiempo prolongado, es posible que también experimente ciertas limitaciones. Si su GPU designada deja de estar disponible debido a una alta demanda o errores del propio RunPod, tendrá que optar por un hardware diferente, lo que significa comenzar un nuevo pod desde cero. En consecuencia, esto podría llevarle a utilizar más créditos en opciones de GPU más caras o a sacrificar recursos y conformarse con una GPU menos potente.
Sin embargo, esto no debería disuadirte de considerar RunPod: si necesitas hardware de alta gama y estás dispuesto a pagar por él, entonces Runpod es una opción ideal para usar Stable Diffusion.
Vaso.ai
- Servicio de alquiler de GPU en la nube de bajo coste que ofrece una amplia gama de potentes GPU Nvidia
- Interfaz fácil de usar para administrar instancias y cargar puntos de control del modelo
- Lista constantemente actualizada de GPU disponibles para acceder al hardware más avanzado
La ejecución de tareas que consumen muchos recursos, como el aprendizaje automático y los modelos de aprendizaje profundo, requiere mucha potencia informática. Sin embargo, no todo el mundo puede darse el lujo de poseer GPU de alta gama para sus necesidades informáticas. Aquí es donde los servicios de alquiler de GPU en la nube resultan útiles. Entre los muchos actores del mercado, Vast.ai se ha consolidado como líder en servicios de alquiler de GPU en la nube de bajo costo.
Vaso.ai ofrece una amplia gama de tipos y tamaños de GPU, incluidas las potentes GPU Nvidia RTX 3090 y 4090. La lista de GPU disponibles para alquiler se actualiza constantemente con los últimos modelos, lo que garantiza que los usuarios tengan acceso al hardware más avanzado a un precio asequible.
Vaso.La plataforma de ai está diseñada para ser fácil de usar y proporciona una interfaz sencilla e intuitiva para que los usuarios reserven y administren sus instancias fácilmente. A diferencia de otros servicios, esto no sacrifica la capacidad de cargar sus propios puntos de control modelo. Todo lo que tiene que hacer es usar la plantilla recomendada, abrir Jupyter y luego cargar el archivo .archivo ckpt.
Los usuarios han mencionado ese Vast.ai es un poco costoso, ya que el costo aumenta significativamente cuando se opta por GPU de gama alta. Sin embargo, la disponibilidad, la conveniencia y el servicio al cliente compensan con creces ese dinero extra si desea utilizar Stable Diffusion de manera extensiva.
Ejecutar difusión
- Cargos por hora por energía de GPU bajo demanda
- Amplia gama de opciones de hardware, desde asequibles hasta extremadamente potentes
- ControlNet, InvokeAI y Automatic1111 están incluidos
Si está buscando un servicio potente que cobre por horas en lugar de un modelo de suscripción o crédito, entonces RunDiffusion es una opción ideal. RunDiffusion ofrece una amplia selección de hardware, desde GPU asequibles con 8 GB de VRAM hasta opciones extremadamente potentes de 24 GB de VRAM, todo a un precio asequible.
RunDiffusion también ofrece ControlNet, una herramienta extraordinaria e incomparable para llevar sus generaciones de IA al siguiente nivel. El servicio le ofrece la tranquilidad de saber que tiene un lugar confiable donde Automatic1111 o InvokeAI se iniciarán sin esfuerzo y sin problemas, incluido ControlNet.
Un posible inconveniente de RunDiffusion es que algunos lo encuentran un poco más caro que otros servicios, pero la conveniencia y confiabilidad compensan el costo adicional. Además, los usuarios pueden experimentar una ligera falta de información y tutoriales en comparación con otros servicios similares.
En general, RunDiffusion ofrece un servicio excelente para aquellos que necesitan hardware confiable bajo demanda o desean utilizar Stable Diffusion para sus proyectos de IA. El precio razonable del servicio y ControlNet lo convierten en una opción atractiva para cualquier usuario que busque GPU potentes a un precio asequible.
AWS
- Solución avanzada para usuarios de alta demanda
- Potentes GPU
- Acceso a la Biblioteca.biblioteca de IA
Amazon Web Services (AWS) es la plataforma de computación en la nube más grande del mundo y por una buena razón: es altamente confiable, rápida y segura. Para aquellos que quieran utilizar Stable Diffusion en AWS, vale la pena señalar que necesitarán algo de experiencia en la configuración de sus propias instancias en la nube.
Sin embargo, una vez que se sienta cómodo con el proceso, AWS ofrece una amplia gama de opciones de GPU para elegir. NI SP ofrece soporte para GPU Nvidia T4 con 16 GB de VRAM (familia g4dn) y las GPU A10 más potentes con 24 GB (familia g5) para impulsar sus generaciones de Difusión Estable.
Esta configuración de AWS también le brinda acceso a la enorme biblioteca de mensajes e imágenes de Libraire.ai para obtener ideas para sus propios mensajes y crear nuevas imágenes impresionantes. Esto es perfecto tanto para principiantes que quieren probar Stable Diffusion como para usuarios experimentados que saben exactamente lo que quieren obtener de las imágenes de IA.
Algo a tener en cuenta con respecto a esta configuración de AWS es que es un poco más costosa que otras opciones y es posible que no obtenga la asistencia de servicio al cliente que necesita de inmediato. Sin embargo, si es un experto en la configuración de instancias basadas en la nube, esta podría ser una opción adecuada para usted.
Conclusión
En última instancia, elegir el mejor servicio para ejecutar Stable Diffusion depende de sus necesidades y presupuesto. Todos los increíbles proveedores que revisamos hoy ofrecen GPU potentes con un rendimiento excepcional a un precio asequible; cada opción es ideal para diferentes tipos de usuarios.
Cualquiera que sea la plataforma que decida utilizar para sus proyectos de Difusión Estable, asegúrese de que se ajuste tanto a sus requisitos como a sus expectativas. Con una selección cuidadosa, puede aprovechar al máximo estos fantásticos servicios y aprovechar al máximo las generaciones de IA.
Con Stable Diffusion cada vez más accesible que nunca gracias a la nube, tienes una amplia gama de opciones para configurar y ejecutar tus proyectos de IA. Teniendo en cuenta los pros y los contras de cada proveedor, puede tomar una decisión informada sobre cuál se adapta mejor a sus necesidades.
¡Diviértete creando imágenes increíbles con Stable Diffusion!
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