機械学習初学者が Amazon SageMaker で Stable Diffusion を動かしてみた - Qiita
ノートブックインスタンスの作成を行います。
ボリュームサイズのみ30GBに変更
IAMロールを作成(作成済みであれば選択)
ノートブックインスタンスを作成
ステータスが「InService」になるまで3分くらい待つ。更新ボタンを押す
アクションからJupyterを開く
画面右上のNewからconda_pythorch_p39を選択します。
この後はこのテキストボックスにpythonプログラムを入力し、Shift + Enterで実行していきます。
アクセストークン
Hugging Face – The AI community building the future.
SageMakerエンドポイントを作成で、py39に変更
先に進まないので、行を切り取ると、黒い画像が表示された。
1 boyに変更して、Shift + Enterして、5秒くらい待つと画像が表示された。
エンドポイントを削除しないと課金され続けるので注意
SageMakerのエンドポイントを削除します。
predictor.delete_model()
predictor.delete_endpoint()
Shift + Enterで実行
機械学習初学者が Amazon SageMaker で Stable Diffusion を動かしてみた - Qiita
エンドポイントが削除されているか確認
Amazon SageMaker - 推論 - エンドポイントを開き
【初心者向け】Amazon SageMakerではじめる機械学習 #SageMaker | DevelopersIO
エンドポイントを削除したあと、「当月の合計予測」を確認。1時間後くらいに課金され続けていないか再度確認。
https://us-east-1.console.aws.amazon.com/billing/home?region=us-east-1#/
https://us-east-1.console.aws.amazon.com/cost-management/home?region=us-east-1#/dashboard