Stable Diffusion Backstageにより各モデルとマシンの管理を簡易化することで、運用に関わるコストと時間を削減しました
Yile Technology様は Going Cloudと提携して、さまざまなモデルやマシンを効率的に管理し、管理タスクに要する時間とコストを節約できる Stable Diffusion Backstageを構築しました。
2018年に設立されたYile Technology様は、ゲームに深く情熱を持つ専門の運営チームから成り立っています。同社はゲームの開発とマーケティングの両側面に焦点を当てています。イノベーションと良質への強いコミットメントを持ち「Bao Ni Fa」や「G-bao Online」などの高品質なゲームアプリを開発しています。
さまざまな部門の多様な設計ニーズに応えるため、Yile様は複数のマシンにさまざまなトレーニングモデルを展開する必要がありました。同社は時間を短縮し、効果的にマシンの使用コストを管理するための柔軟で統一された管理ソリューションを求めていました。
Going CloudはStable Diffusion BackstageサービスをYile様のニーズに合わせカスタマイズし、次の機能を含むバックエンドシステムを構築しました。
モデル管理: モデル管理:すべてのモデルを一元管理し、必要に応じて各モデルを異なるマシンに割り当てる柔軟性の提供
多様なコンテンツ生成: さまざまなトレーニング データのアップロードと、画像作成機能を強化するための Extra Networks機能の実装
マシンスケジューリング: 日々の電力運用を管理し、アイドル状態の際には自動的にマシンの電源を切ることでコストを削減するなどのマシンスケジューリングの最適化
コスト監視: さまざまな部門の使用パターン、マシンの種類、消費量に関するアラートを含む、マシンの使用コストの視覚化
* 画質向上、スタイル追加、タスク最適化、多様なインプットをサポートするStable Diffusionの機能
サーバレス環境でのAWS SageMaker活用による機械学習モデルの展開
Going Cloudのカスタマイズされた Stable Diffusion Backstageサービスを導入することで、Yile Technology様はさまざまな Stable Diffusionモデルを効率的に管理できるようになり、異なる部門間の作業者が統一されたバックエンドでアップロードされたモデルを共有できるようになりました。さらに、使用コスト データの視覚的な分析を通じて、部門毎の使用パターンとマシンの使用状況に関する洞察が得られるようになりました。これにより全体的なコストの効果的な管理や、不要な支出の削減など含めた運用全体の最適化が可能になりました。
