fal: 리치 미디어 클래스 개발자를 위한 제너레이티브 매크로 모델링 API

일반 소개

fal은 사용자가 이미지, 비디오, 오디오를 포함한 고품질 생성 미디어 모델을 사용하여 실시간 AI 애플리케이션을 구축할 수 있도록 지원하는 온라인 AI 추론 플랫폼입니다. 콜드 스타트가 필요 없는 종량제 방식입니다. fal은 사용자가 간단한 텍스트 설명과 낙서 스케치를 사용하여 이미지를 빠르게 생성할 수 있도록 Stable Diffusion XL, Stable Diffusion with LoRA, Optimised Latent Consistency(SDv1.5) 등 다양한 사전 학습된 생성 모델을 제공합니다. 이미지를 빠르게 생성할 수 있습니다.

fal은 또한 사용자가 사용자 지정 모델을 업로드하거나 공유 모델을 사용할 수 있도록 지원하며, 세밀한 제어와 자동 확장 및 축소 기능을 통해 다양한 성능 및 비용 요구 사항을 충족할 수 있는 GPU-A100, GPU-A10G, GPU-T4 등 다양한 머신 유형과 사양을 지원합니다. fal에는 사용자가 빠르게 시작하고 사용할 수 있는 자세한 문서와 예제가 있습니다.

독점적인 fal 추론 엔진으로 구동되는 이 플랫폼은 다른 대안보다 최대 4배 빠르게 확산 모델을 실행할 수 있어 새로운 실시간 AI 경험을 가능하게 합니다. 2021년에 설립되어 샌프란시스코에 본사를 둔 fal.ai는 추론의 속도와 효율성을 최적화하여 창의적인 표현의 장벽을 낮추는 데 전념하고 있습니다.

기능 목록

• 효율적인 추론 엔진최대 400%의 추론 속도로 세계에서 가장 빠른 확산 모델 추론 엔진을 제공합니다.
• 여러 세대 모델안정적인 확산 3.5와 같은 사전 학습된 다양한 제너레이티브 모델을 지원합니다. FLUX.1.
• LoRA 교육5분 이내에 새로운 스타일을 개인화하거나 교육할 수 있는 업계 최고의 LoRA 교육 도구를 제공합니다.
• API 통합자바스크립트, 파이썬, 스위프트 등 다양한 클라이언트 측 라이브러리를 사용할 수 있어 개발자가 쉽게 통합할 수 있습니다.
• 온라인 추론실시간 크리에이티브 도구 및 카메라 입력을 위한 미디어 추론의 실시간 생성을 지원합니다.
• 비용 최적화비용 효율적인 계산을 위한 사용량 기반 결제.

도움말 사용

설치 및 통합

1. 계정 등록하기fal.ai를 방문하여 개발자 계정에 가입하세요.
2. API 키 가져오기로그인 후 'API 키' 페이지에서 API 키를 생성하고 발급받습니다.
3. 클라이언트 라이브러리 설치::
   • 자바스크립트::

     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)
     }
     

제너레이티브 모델 사용

1. 모델 선택: fal.ai의 모델 라이브러리에서 프로젝트에 적합한 모델(예: Stable Diffusion 3.5 또는 FLUX.1)을 선택합니다.
2. 구성 매개변수프로젝트 요구 사항에 따라 추론 단계 수, 입력 이미지 크기 등과 같은 모델 매개변수를 구성합니다.
3. 추론 실행API 호출을 사용하여 추론을 실행하고 생성된 미디어 콘텐츠를 가져옵니다.
4. 최적화 및 조정생성된 결과에 따라 매개변수를 조정하거나 최적화를 위해 다른 모델을 선택합니다.

LoRA 교육

1. 데이터 업로드학습 데이터를 준비하여 fal.ai 플랫폼에 업로드합니다.
2. 학습 모델 선택FLUX.1과 같은 적합한 LoRA 교육 모델을 선택합니다.
3. 교육 매개변수 구성학습 속도, 학습 단계 수 등과 같은 학습 매개변수를 설정합니다.
4. 교육 시작트레이닝 프로세스를 시작하면 플랫폼이 트레이닝을 완료하고 단기간에 새로운 스타일 모델을 생성합니다.
5. 새 모델 적용: 새로 학습된 모델을 사용하여 개인화된 미디어 콘텐츠를 생성하는 추론.

모든 모델은 디버깅 인터페이스와 API 두 부분으로 나뉘며, 디버깅 인터페이스에서 API 호출에 문제없이 사용할 수 있습니다:

fal 옵션 모델