Цель проекта
Настроить и запустить модель Flux с использованием fantuningo LoRA на удалённом сервере, чтобы можно было генерировать картинки по текстовому запросу через интерфейс или API.
Требования к проекту
1. Выбор сервера
Подобрать недорогой облачный сервер, который поддерживает установку и запуск ML-моделей.
Сервер должен обладать следующими минимальными характеристиками:
GPU (например, NVIDIA с поддержкой CUDA).
Не менее 8 ГБ RAM.
Достаточный объём хранилища для модели и данных (рекомендуется от 50 ГБ).
2. Установка и настройка модели
Клонировать указанный репозиторий.
Установить все необходимые зависимости (например, Python, PyTorch, CUDA, и т.д.).
Настроить запуск модели Flux с использованием fintuning LoRA.
3. Интерфейс взаимодействия
Обеспечить возможность отправки текстового запроса и получения сгенерированной картинки через
Пример формата данных для API:
{
"prompt": "Текстовое описание картинки"
}
4. Документация
Предоставить инструкции по использованию системы (веб-интерфейса или API).
Указать, как перезапускать/останавливать сервер при необходимости.
5. Тестирование
Убедиться, что модель корректно генерирует картинки в соответствии с текстовыми запросами.
Протестировать работоспособность интерфейса (веб и API)
Ожидаемый результат
Рабочий сервер с настроенной моделью, доступный для тестирования и работы.
Возможность отправлять текстовые запросы и получать картинки.
Полный доступ к серверу, инструкциям и репозиторию проектом
