fal: API de macromodelagem generativa para desenvolvedores de classes de mídia avançada

Introdução geral

O fal é uma plataforma de inferência de IA on-line que ajuda os usuários a criar aplicativos de IA em tempo real com modelos de mídia generativa de alta qualidade, incluindo imagens, vídeo e áudio. O fal fornece uma variedade de modelos generativos pré-treinados, como Stable Diffusion XL, Stable Diffusion with LoRAs, Optimised Latent Consistency (SDv1.5), etc., que permitem aos usuários usar descrições de texto simples e esboços de rabiscos para para gerar imagens rapidamente.

O fal também permite que os usuários façam upload de modelos personalizados ou usem modelos compartilhados, com controle refinado e a capacidade de aumentar e diminuir a escala automaticamente. O fal é compatível com diversos tipos e especificações de máquinas, como GPU-A100, GPU-A10G, GPU-T4 etc., que podem atender a diferentes requisitos de desempenho e custo. O fal tem documentação e exemplos detalhados, que podem ajudar os usuários a começar a usá-lo rapidamente.

Alimentada por seu mecanismo de inferência fal, a plataforma é capaz de executar modelos de difusão até quatro vezes mais rápido do que outras alternativas, permitindo novas experiências de IA em tempo real. A fal.ai, fundada em 2021 e com sede em São Francisco, dedica-se a reduzir as barreiras à expressão criativa, otimizando a velocidade e a eficiência da inferência.

Lista de funções

• Mecanismo de inferência eficienteMotor de inferência de modelo de difusão mais rápido do mundo, com velocidades de inferência de até 400%.
• Modelos de múltiplas geraçõesSuporte a uma variedade de modelos generativos pré-treinados, como o Stable Diffusion 3.5 e o Stable Diffusion 3.5 FLUXO.1.
• Treinamento LoRAOferece a melhor ferramenta de treinamento de LoRA do setor, com a capacidade de personalizar ou treinar um novo estilo em menos de 5 minutos.
• Integração de APIBibliotecas do lado do cliente: Uma variedade de bibliotecas do lado do cliente, como JavaScript, Python e Swift, está disponível para fácil integração pelos desenvolvedores.
• raciocínio on-lineSuporte à geração em tempo real de inferência de mídia para ferramentas criativas em tempo real e entrada de câmera.
• Otimização de custosPagamento por uso para garantir cálculos econômicos.

Usando a Ajuda

Instalação e integração

1. registrar uma contaVisite fal.ai e registre-se para obter uma conta de desenvolvedor.
2. Obtendo a chave da APIApós fazer login, gere e obtenha sua chave de API na página "Chave de API".
3. Instalação de bibliotecas de clientes::
   • JavaScript::

     importar { fal } de "@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) => {
     se (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)
     

   • Rápido::

     importar 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. Selecione o modeloSelecione um modelo da biblioteca de modelos do fal.ai que seja adequado ao seu projeto, como o Stable Diffusion 3.5 ou o FLUX.1.
2. Parâmetros de configuraçãoConfigure os parâmetros do modelo, como o número de etapas de inferência, o tamanho da imagem de entrada, etc., de acordo com os requisitos do projeto.
3. raciocínio de execuçãoUse chamadas de API para executar a inferência e obter o conteúdo de mídia gerado.
4. Otimização e ajusteCom base nos resultados gerados, ajuste os parâmetros ou selecione um modelo diferente para otimização.

Treinamento LoRA

1. Carregar dadosPreparar os dados de treinamento e carregá-los na plataforma fal.ai.
2. Seleção do modelo de treinamentoSelecione um modelo de treinamento LoRA adequado, como o FLUX.1.
3. Configuração dos parâmetros de treinamentoDefinir parâmetros de treinamento, como taxa de aprendizado, número de etapas de treinamento, etc.
4. Iniciar o treinamentoIniciar o processo de treinamento e a plataforma concluirá o treinamento e gerará um novo modelo de estilo em um curto período de tempo.
5. Aplicação do novo modeloInferência usando modelos recém-treinados para gerar conteúdo de mídia personalizado.

Todos os modelos são divididos em duas partes, a interface de depuração e a API. Você pode usar a interface de depuração sem problemas para chamar a API:

fal Modelos opcionais