fal : API de macromodélisation générative pour les développeurs de classes de médias riches

Introduction générale

fal est une plateforme d'inférence IA en ligne qui aide les utilisateurs à créer des applications IA en temps réel avec des modèles de médias génératifs de haute qualité, y compris des images, des vidéos et de l'audio. fal fournit une variété de modèles génératifs pré-entraînés tels que Stable Diffusion XL, Stable Diffusion with LoRAs, Optimised Latent Consistency (SDv1.5), etc., qui permettent aux utilisateurs d'utiliser de simples descriptions textuelles et des croquis pour générer rapidement des images. pour générer rapidement des images.

fal permet également aux utilisateurs de télécharger des modèles personnalisés ou d'utiliser des modèles partagés, avec un contrôle fin et la possibilité d'augmenter ou de réduire automatiquement l'échelle. fal supporte une variété de types de machines et de spécifications, telles que GPU-A100, GPU-A10G, GPU-T4, etc. qui peuvent satisfaire différentes exigences de performance et de coût. fal dispose d'une documentation détaillée et d'exemples, qui peuvent aider les utilisateurs à démarrer et à l'utiliser rapidement.

Alimentée par son moteur d'inférence fal propriétaire, la plateforme est capable d'exécuter des modèles de diffusion jusqu'à 4 fois plus vite que les autres alternatives, permettant de nouvelles expériences d'IA en temps réel. fal.ai, fondée en 2021 et basée à San Francisco, se consacre à l'abaissement des barrières à l'expression créative en optimisant la rapidité et l'efficacité de l'inférence.

Liste des fonctions

• Moteur d'inférence efficaceLe moteur d'inférence du modèle de diffusion le plus rapide au monde avec des vitesses d'inférence allant jusqu'à 400%.
• Modèles à générations multiplesLa diffusion stable : prend en charge une variété de modèles génératifs pré-entraînés tels que Stable Diffusion 3.5 et Stable Diffusion 2.5 FLUX.1.
• Formation LoRALe système de formation LoRA : Il fournit les meilleurs outils de formation LoRA du secteur, avec la possibilité de personnaliser ou de former un nouveau style en moins de 5 minutes.
• Intégration de l'APILes bibliothèques côté client, telles que JavaScript, Python et Swift, sont disponibles pour faciliter l'intégration par les développeurs.
• raisonnement en ligneLa technologie de l'inférence médiatique : elle permet de générer en temps réel des inférences médiatiques pour les outils de création en temps réel et l'entrée de la caméra.
• Optimisation des coûtsLes coûts sont calculés en fonction de l'utilisation, ce qui garantit un bon rapport coût/efficacité.

Utiliser l'aide

Installation et intégration

1. créer un comptePour en savoir plus, consultez le site fal.ai et créez un compte développeur.
2. Obtenir la clé APIAprès vous être connecté, générez et obtenez votre clé API sur la page "Clé API".
3. Installation des bibliothèques client: :
   • 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)
     }
     

Utilisation de modèles génératifs

1. Sélectionner le modèleSélectionnez un modèle de la bibliothèque de modèles de fal.ai qui convient à votre projet, comme Stable Diffusion 3.5 ou FLUX.1.
2. Paramètres de configurationLes paramètres du modèle, tels que le nombre d'étapes d'inférence, la taille de l'image d'entrée, etc., sont configurés en fonction des exigences du projet.
3. raisonnement en cours d'exécutionLes appels d'API permettent d'effectuer des inférences et d'obtenir des contenus médiatiques générés.
4. Optimisation et ajustementEn fonction des résultats générés, ajustez les paramètres ou sélectionnez un autre modèle pour l'optimisation.

Formation LoRA

1. Télécharger les donnéesPréparer les données d'entraînement et les télécharger sur la plateforme fal.ai.
2. Sélection du modèle de formationLes résultats de l'évaluation sont les suivants : sélectionner un modèle de formation LoRA approprié, tel que FLUX.1.
3. Configurer les paramètres de formationLes paramètres d'apprentissage, tels que le taux d'apprentissage, le nombre d'étapes d'apprentissage, etc.
4. Commencer la formationLancez le processus de formation et la plate-forme achèvera la formation et générera un nouveau modèle de style dans un court laps de temps.
5. Application du nouveau modèleInference : Inference using newly trained models to generate personalised media content (Inférence utilisant des modèles nouvellement formés pour générer des contenus médiatiques personnalisés).

Tous les modèles sont divisés en deux parties : l'interface de débogage et l'API. Vous pouvez utiliser l'interface de débogage sans problème pour appeler l'API :

fal Modèles en option