Разместить репозиторий с моделью flux на сервере

Цель проекта

Настроить и запустить модель Flux с использованием fantuningo LoRA на удалённом сервере, чтобы можно было генерировать картинки по текстовому запросу через интерфейс или API.

Требования к проекту

1. Выбор сервера

Подобрать недорогой облачный сервер, который поддерживает установку и запуск ML-моделей.

Сервер должен обладать следующими минимальными характеристиками:

GPU (например, NVIDIA с поддержкой CUDA).

Не менее 8 ГБ RAM.

Достаточный объём хранилища для модели и данных (рекомендуется от 50 ГБ).

2. Установка и настройка модели

Клонировать указанный репозиторий.

Установить все необходимые зависимости (например, Python, PyTorch, CUDA, и т.д.).

Настроить запуск модели Flux с использованием fintuning LoRA.

3. Интерфейс взаимодействия

Обеспечить возможность отправки текстового запроса и получения сгенерированной картинки через

Пример формата данных для API:

{

"prompt": "Текстовое описание картинки"

}

4. Документация

Предоставить инструкции по использованию системы (веб-интерфейса или API).

Указать, как перезапускать/останавливать сервер при необходимости.

5. Тестирование

Убедиться, что модель корректно генерирует картинки в соответствии с текстовыми запросами.

Протестировать работоспособность интерфейса (веб и API)

Ожидаемый результат

Рабочий сервер с настроенной моделью, доступный для тестирования и работы.

Возможность отправлять текстовые запросы и получать картинки.

Полный доступ к серверу, инструкциям и репозиторию проектом