fal: API de macromodelado generativo para desarrolladores de clases multimedia enriquecidas

Introducción general

fal es una plataforma de inferencia de IA en línea que ayuda a los usuarios a crear aplicaciones de IA en tiempo real con modelos generativos de medios de alta calidad, incluidos imágenes, vídeo y audio. fal ofrece una variedad de modelos generativos preentrenados, como Stable Diffusion XL, Stable Diffusion with LoRAs, Optimised Latent Consistency (SDv1.5), etc., que permiten a los usuarios utilizar descripciones de texto sencillas y garabatos para generar imágenes rápidamente. generar imágenes rápidamente.

fal también permite a los usuarios cargar modelos personalizados o utilizar modelos compartidos, con un control detallado y la posibilidad de aumentar o reducir la escala automáticamente. fal admite diversos tipos de máquinas y especificaciones, como GPU-A100, GPU-A10G, GPU-T4, etc., que pueden satisfacer diferentes requisitos de rendimiento y coste. fal cuenta con documentación detallada y ejemplos, que pueden ayudar a los usuarios a iniciarse y utilizarlo rápidamente.

Impulsada por su motor de inferencia fal patentado, la plataforma es capaz de ejecutar modelos de difusión hasta 4 veces más rápido que otras alternativas, lo que permite nuevas experiencias de IA en tiempo real. fal.ai, fundada en 2021 y con sede en San Francisco, se dedica a reducir las barreras a la expresión creativa optimizando la velocidad y la eficiencia de la inferencia.

Lista de funciones

• Motor de inferencia eficaz: Proporciona el motor de inferencia de modelos de difusión más rápido del mundo, con velocidades de inferencia de hasta 400%.
• Modelos de generación múltiple: Admite una variedad de modelos generativos preentrenados, como Stable Diffusion 3.5 y FLUX.1.
• Formación LoRA: Proporciona la mejor herramienta de entrenamiento LoRA del sector, con capacidad para personalizar o entrenar un nuevo estilo en menos de 5 minutos.
• Integración API: Existen diversas bibliotecas del lado del cliente, como JavaScript, Python y Swift, que los desarrolladores pueden integrar fácilmente.
• razonamiento en línea: Admite la generación en tiempo real de inferencia de medios para herramientas creativas en tiempo real y entrada de cámara.
• Optimización de costesPago por uso para garantizar cálculos rentables.

Utilizar la ayuda

Instalación e integración

1. registrar una cuentaVisita fal.ai y regístrate para obtener una cuenta de desarrollador.
2. Obtener la clave APIClave de API: Después de conectarse, genere y obtenga su clave de API en la página "Clave de API".
3. Instalación de bibliotecas cliente::
   • JavaScript::

     import { fal } from "@fal-ai/client";
     const result = await fal.subscribe("fal-ai/fast-sdxl", {
     input: { prompt: "photo of a cat wearing a kimono" },
     logs: true,
     onQueueUpdate: (update) => {
     if (update.status === "IN_PROGRESS") {
     update.logs.map((log) => log.message).forEach(console.log);
     }
     },
     });
     

   • Python::

     from fal import Client
     client = Client(api_key="YOUR_API_KEY")
     result = client.subscribe("fal-ai/fast-sdxl", input={"prompt": "photo of a cat wearing a kimono"})
     print(result)
     

   • Swift::

     import FalAI
     let client = FalClient(apiKey: "YOUR_API_KEY")
     client.subscribe(model: "fal-ai/fast-sdxl", input: ["prompt": "photo of a cat wearing a kimono"]) { result in
     print(result)
     }
     

Uso de modelos generativos

1. Seleccionar modelo: Seleccione un modelo de la biblioteca de modelos de fal.ai que sea adecuado para su proyecto, como Stable Diffusion 3.5 o FLUX.1.
2. Parámetros de configuraciónConfigure los parámetros del modelo, como el número de pasos de inferencia, el tamaño de la imagen de entrada, etc., según los requisitos del proyecto.
3. razonamiento en funcionamiento: Utilice las llamadas a la API para ejecutar la inferencia y obtener el contenido multimedia generado.
4. Optimización y ajusteEn función de los resultados generados, ajuste los parámetros o seleccione un modelo diferente para la optimización.

Formación LoRA

1. Cargar datosPrepara los datos de entrenamiento y cárgalos en la plataforma fal.ai.
2. Selección del modelo de formaciónSeleccione un modelo de entrenamiento LoRA adecuado, como FLUX.1.
3. Configuración de los parámetros de entrenamientoAjuste los parámetros de entrenamiento, como la velocidad de aprendizaje, el número de pasos de entrenamiento, etc.
4. Iniciar la formación: Inicie el proceso de formación y la plataforma completará la formación y generará un nuevo modelo de estilo en un breve periodo de tiempo.
5. Aplicación del nuevo modeloInferencia mediante modelos recién entrenados para generar contenidos multimedia personalizados.

Todos los modelos se dividen en interfaz de depuración y API dos partes, puede utilizar en la interfaz de depuración no hay problema en llamar a la API:

fal Modelos opcionales