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추론을 위해 ONNX 런타임을 사용하는 방법

🤗 Diffusers는 ONNX Runtime과 호환되는 Stable Diffusion 파이프라인을 제공합니다. 이를 통해 ONNX(CPU 포함)를 지원하고 PyTorch의 가속 버전을 사용할 수 없는 모든 하드웨어에서 Stable Diffusion을 실행할 수 있습니다.

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설치

다음 명령어로 ONNX Runtime를 지원하는 🤗 Optimum를 설치합니다:

    pip install optimum["onnxruntime"]

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Stable Diffusion 추론

아래 코드는 ONNX 런타임을 사용하는 방법을 보여줍니다. `StableDiffusionPipeline` 대신 `OnnxStableDiffusionPipeline`을 사용해야 합니다. PyTorch 모델을 불러오고 즉시 ONNX 형식으로 변환하려는 경우 `export=True`로 설정합니다.

    from optimum.onnxruntime import ORTStableDiffusionPipeline

    model_id = "stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5"
    pipe = ORTStableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, export=True)
    prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
    images = pipe(prompt).images[0]
    pipe.save_pretrained("./onnx-stable-diffusion-v1-5")

파이프라인을 ONNX 형식으로 오프라인으로 내보내고 나중에 추론에 사용하려는 경우, `optimum-cli export` 명령어를 사용할 수 있습니다:

    optimum-cli export onnx --model stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5 sd_v15_onnx/

그 다음 추론을 수행합니다:

    from optimum.onnxruntime import ORTStableDiffusionPipeline

    model_id = "sd_v15_onnx"
    pipe = ORTStableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id)
    prompt = "a photo of an astronaut riding a horse on mars"
    images = pipe(prompt).images[0]

Notice that we didn’t have to specify `export=True` above.

Optimum 문서에서 더 많은 예시를 찾을 수 있습니다.

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알려진 이슈들

- 여러 프롬프트를 배치로 생성하면 너무 많은 메모리가 사용되는 것 같습니다. 이를 조사하는 동안, 배치 대신 반복 방법이 필요할 수도 있습니다.

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