Test NVIDIA GeForce RTX 4090 Laptop pod kątem wykorzystania w generatywnej AI: NVIDIA NIM, Blueprint oraz Blender

Test NVIDIA GeForce RTX 4090 Laptop GPU - Instalacja 3D Guided Generative AI Blueprint

Przyznam, że instalacja wszystkiego co jest wymagane do uruchomienia Blueprintu w programie Blender nie jest tak łatwa, jak się z początku wydawało. Tym bardziej, że cały proces wymaga doszlifowania oraz uproszczenia, tak aby był jak najbardziej czytelny i zrozumiały dla mniej wymagającego użytkownika, który być może w przyszłości również chciałby w taki sposób wykorzystać swoją kartę graficzną. Oczywiście na samym początku konieczna jest instalacja podsystemu Windows dla systemu Linux (WSL) poprzez NVIDIA NIM. Dzięki temu możliwie jest uruchomienie dystrybucji Linuksa bezpośrednio na systemie Windows, bez konieczności używania maszyn wirtualnych (oczywiście sama funkcja wirtualizacji nadal jest wymagana podczas instalacji oraz późniejszego działania).

Osobiście, większość kolejnych elementów instalowałem bezpośrednio poprzez wiersz polecenia. Po pierwsze instalujemy pakiety redystrybucyjne Microsoftu. W tym celu w wierszu polecenia wpisałem komendę winget install Microsoft.VCRedist.2015+.x64. Do poprawnego działania wszystkich plików wysoce rekomendowane jest również zainstalowane aplikacji Git. W wierszu polecenia wpisujemy następującą komendę: winget install --id Git.Git. Ze strony Blendera pobieramy oprogramowanie w wersji przynajmniej 4.27 LTS (skrót od Long Term Support, oczywiście można skorzystać z nowszej wersji). Bardzo ważne jest, aby po instalacji Blendera uruchomić go od razu, a następnie wyłączyć. Jest to zalecane w celu poprawnej identyfikacji ścieżek dla późniejszej instalacji Blueprintu.

Jeśli najnowsze pakiety redystrybucyjne i/lub Git nie są zainstalowane, to zamiast informacji o zainstalowanych najnowszych wersjach, oba programy się po prostu zainstalują

Następnie potrzebujemy wygenerować HuggingFace API Access Token ze strony HuggingFace. W tym celu wystarczy się zalogować na konto (lub stworzyć takowe, jeśli nie posiadamy), następnie wejść do ustawień konta, następnie wybierając opcje Access Tokens oraz Create new token. W nowo pojawiającym się oknie, domyślnie wybrana jest opcja Fine-grained, należy ją zmienić na Read. Potem wystarczy tylko wpisać nazwę tokenu oraz kliknąć Create Token. Pojawi się nam wygenerowany token, który należy wprowadzić do wiersza polecenia, poprzez następującą formułę: setx HF_TOKEN xxx, gdzie zamiast xxx wklejamy wygenerowany uprzednio token. Jeśli wszystko zostało poprawnie wykonane, w wierszu polecenia powinna pojawić się informacja o pozytywnej weryfikacji. W kontekście tokenów, konieczne jest jeszcze zaakceptowanie umowy licencyjnej na niekomercyjne wykorzystywanie FLUX.1-dev oraz FLUX.1-dev-onnx. Pod każdym z linków znajdzie się stosowny komunikat, który wystarczy kliknąć aby zaakceptować. Pora na instalację Blueprintu.

Wcześniejsza instalacja Git przyda się teraz do szybszego pobrania wstępnych plików Blueprintu z GitHub. W tym celu w wierszu polecenia wpisujemy następującą formułę: git clone https://github.com/NVIDIA-AI-Blueprints/3d-guided-genai-rtx.git. Ściągnięcie plików zajmie raczej nie dłużej niż kilka chwil. W następnej kolejności w wierszu poleceń wpisujemy komendę cd 3d-guided-genai-rtx, klikamy Enter, po czym startujemy z właściwym procesem instalacji wpisując od razu Setup.bat. Jeśli wszystko pójdzie dobrze, to po kilkunastu minutach instalacja plików się zakończy, a my otrzymamy informację w wierszu poleceń o wygenerowanych ścieżkach dostępu, które za chwilę będziemy musieli umieścić w programie Blender. Niestety ta część instalacji, choć na pozór wydaje się bezproblemowa, sprawiła mi jednocześnie najwięcej kłopotów. Choć testy wykonywałem finalnie na notebooku, w planach było również użycie desktopa z GeForce RTX 4080. Tutaj jednak instalacja wysypywała się kilka razy, przez co koniec końców nie byłem w stanie doprowadzić tego do końca. Na laptopie miałem dużo więcej szczęścia, ponieważ cały proces odbył się na pierwszym razem. W przyszłości z pewnością przyda się taki sposób instalacji, który będzie mniej podatny na błędy.

Po poprawnej konfiguracji i instalacji Blueprintu, w wierszu poleceń powinny pojawić się informacje o ścieżkach dostępu do ComfyUI oraz Pythona

Pora na konfigurację Blendera, tak aby możliwe było użycie zainstalowanego wcześniej Blueprintu. Uruchamiamy aplikację, następnie w górnym pasku wyszukujemy belkę Edit oraz Preferences. Następnie po lewej stronie wyszukujemy hasła Add-ons. Na dostępnej liście po prawej stronie powinien pojawić się dodatek ComfyUI BlenderAI node. Po rozwinięciu, pojawią się między innymi ogólne opcje dostępu (General). Nas interesują dwie linijki: ComfyUI Path oraz Python Path. Do obu wierszy wklejamy wygenerowane wcześniej ścieżki dostępu. Kolejnym krokiem jest uruchomienie odpowiedniego pliku Blueprint Blender. Powinien on znajdować się w katalogu C:\Dokumenty\Blender\Guided_GenAI_BP.blend. Jego waga wynosi około 700 MB i jeśli plik o takiej wadze znajduje się w Waszym katalogu, oznacza to poprawną wcześniejszą instalację plików. Po jego uruchomieniu pojawia się właściwe okno z szablonem po lewej stronie oraz gotowym zdjęciem po prawej stronie. Już za chwilę możemy zacząć bawić się zainstalowanym Blueprintem. Jednym z ostatnich kroków jest połączenie się z lokalnym serwerem ComfyUI. Na ekranie widoczna będzie opcja Launch/Connect to ComfyUI, w którą należy kliknąć. Pierwsze uruchomienie będzie znacznie dłuższe i może potrwać do 5 minut. W późniejszym czasie, kolejne połączenia z ComfyUI będą już znacznie szybsze, maksymalnie kilkunastosekundowe. Po poprawnym połączeniu, możemy zacząć tworzyć co tylko przyjdzie nam do głowy. Za każdym razem, gdy chcemy stworzyć nowy obraz, wpisujemy wymyślony przez siebie opis w wierszu prompt, a następnie klikamy na Run w sekcji ComfyUI Node. W przypadku mobilnego układu graficznego NVIDIA GeForce RTX 4090 Laptop GPU, generowanie obrazu trwało zazwyczaj około 20 sekund. Oczywiście w przypadku znacznie mocniejszych kart jak GeForce RTX 4090 czy GeForce RTX 5090 (Desktop), generowanie skróci się do kilku sekund.

• « pierwsza
• ‹ poprzednia
• 1
• 2
• 3
• 4
• 5
• 6
• następna ›
• ostatnia »