ຄຸນສົມບັດ AI ເຮັດວຽກແນວໃດ
ໜ້ານີ້ອະທິບາຍສິ່ງທີ່ເກີດຂຶ້ນພາຍໃນ: ໄລບຣາຣີການປະມວນຜົນທີ່ darktable ໂຫລດ, ຕົວປະມວນຜົນທີ່ມີໃຫ້ໃຊ້, ແລະ ວິທີການເກັບຮັກສາພ້ອມທັງເປີດໃຊ້ໂມເດວ.
🔗runtime ສຳລັບການປະມວນຜົນ
darktable ໂຫຼດໂມເດວຜ່ານ ONNX Runtime – ໄລບຣາຣີການລັນ (inference library) ລະດັບການຜະລິດທີ່ພັດທະນາໂດຍ Microsoft ແລະ ຕອນນີ້ຢູ່ພາຍໃຕ້ການເບິ່ງແຍງຂອງ Linux Foundation – ເຊິ່ງຮອງຮັບໂມເດວໃນຮູບແບບເປີດ ONNX. ONNX ແມ່ນມາດຕະຖານຫຼັກສຳລັບການແລກປ່ຽນໂມເດວການຮຽນຮູ້ຂອງເຄື່ອງ (machine-learning) ຂ້າມເຟຣມເວີກ (PyTorch, TensorFlow, ແລະ ອື່ນໆ) ດັ່ງນັ້ນພວກເຮົາຈຶ່ງສາມາດນຳໂມເດວທີ່ຝຶກມາໃນເຟຣມເວີກໃດກໍໄດ້, ສົ່ງອອກເປັນ ONNX, ແລະ ລັນມັນຈາກ darktable ໄດ້ໂດຍບໍ່ຕ້ອງເອົາເຟຣມເວີກທີ່ໃຊ້ຝຶກມັນມານຳ.
ມີພຽງໄລບຣາຣີ ONNX Runtime ດຽວເທົ່ານັ້ນທີ່ຖືກໂຫລດຕໍ່ໜຶ່ງຂະບວນການຂອງ darktable. ໂດຍຈະຖືກເລືອກຕາມລຳດັບດັ່ງນີ້:
-
- ຖ້າຟີວ ONNX Runtime library ໃນ ການຕັ້ງຄ່າ AI ລະບຸໄປທີ່ໄຟລ໌ໃດໜຶ່ງ (ຫຼື ຜ່ານຕົວປ່ຽນສະພາບແວດລ້ອມ
DT_ORT_LIBRARY), ໄລບຣາຣີນັ້ນຈະຖືກໂຫລດແທນ.
- ຖ້າຟີວ ONNX Runtime library ໃນ ການຕັ້ງຄ່າ AI ລະບຸໄປທີ່ໄຟລ໌ໃດໜຶ່ງ (ຫຼື ຜ່ານຕົວປ່ຽນສະພາບແວດລ້ອມ
-
- ຖ້າບໍ່ດັ່ງນັ້ນ, runtime ທີ່ມາພ້ອມກັບ darktable ຈະຖືກໂຫລດຈາກໂຟນເດີທີ່ຕິດຕັ້ງ.
Runtime ທີ່ໃຫ້ມານຳແມ່ນຮອງຮັບແຕ່ CPU ເທົ່ານັ້ນໃນ Linux, ຮອງຮັບ DirectML ໃນ Windows, ແລະ ຮອງຮັບ CoreML ໃນ macOS. ສິ່ງນັ້ນເຮັດໃຫ້ການຕິດຕັ້ງທຸກອັນສາມາດໃຊ້ງານໄດ້ທັນທີ. ຖ້າທ່ານຕ້ອງການການເລັ່ງຄວາມໄວ GPU ຂອງ NVIDIA, AMD ຫຼື Intel ໃນ Linux ຫຼື Windows, ທ່ານຕ້ອງປ່ຽນໄລບຣາຣີດ້ວຍເວີຊັນທີ່ຮອງຮັບ GPU – ເບິ່ງ ການເລັ່ງຄວາມໄວ GPU.
🔗ຕົວປະມວນຜົນ (execution providers)
ຜູ້ໃຫ້ບໍລິການການປະມວນຜົນ (execution provider ຫຼື EP) ແມ່ນສ່ວນຫຼັງບ້ານຂອງ ONNX Runtime ສຳລັບຕົວເລັ່ງຮາດແວສະເພາະ – ການຕັ້ງຄ່າ AI acceleration ໃນ darktable ກໍຄືແນວຄິດນີ້ເອງ. ໄລບຣາຣີ ONNX Runtime ອັນດຽວສາມາດມີຜູ້ໃຫ້ບໍລິການໄດ້ຫຼາຍອັນ; ອັນໃດຈະເຮັດວຽກໄດ້ແທ້ແມ່ນຂຶ້ນກັບວ່າອັນໃດຖືກລວບລວມເຂົ້າໃນໄລບຣາຣີ ແລະ ອັນໃດທີ່ມີຢູ່ໃນລະບົບຂອງທ່ານ. ຊ່ອງເລືອກໃນການຕັ້ງຄ່າຈະສະແດງພຽງແຕ່ອັນທີ່ໄລບຣາຣີທີ່ໂຫຼດຢູ່ໃນປັດຈຸບັນຮອງຮັບ:
-
auto – ໃຫ້ ONNX Runtime ເລືອກຜູ້ໃຫ້ບໍລິການທີ່ດີທີ່ສຸດໃນເວລາລັນ, ໂດຍມີ CPU ເປັນທາງເລືອກສຳຮອງສຸດທ້າຍ. ແນະນຳໃຫ້ໃຊ້ ນອກຈາກວ່າທ່ານມີເຫດຜົນທີ່ຈະກຳນົດເອງ.
-
CPU – ມີໃຫ້ໃຊ້ສະເໝີ. ເໝາະສຳລັບການເຮັດໜ້າກາກວັດຖຸ ແລະ ການ denoise/upscale ເປັນບາງຄັ້ງຄາວ. ຊ້າສຳລັບການເຮັດວຽກແບບໂຕ້ຕອບ ແລະ ສຳລັບການ upscale ທີ່ 4x.
-
NVIDIA CUDA – GPU ຂອງ NVIDIA ໃນ Linux/Windows. ຕ້ອງການ ONNX Runtime ທີ່ຮອງຮັບ CUDA ແລະ ຊຸດເຄື່ອງມື CUDA ທີ່ກົງກັນ + cuDNN 9.x ໃນລະບົບຂອງທ່ານ.
-
AMD MIGraphX – GPU ຂອງ AMD ໃນ Linux. ຕ້ອງການ ONNX Runtime ທີ່ຮອງຮັບ MIGraphX ແລະ ການຕິດຕັ້ງ ROCm 6.3+. ບໍ່ຮອງຮັບໃນ Windows.
-
Intel OpenVINO – GPU ໃນຕົວ ແລະ ແຍກຂອງ Intel ໃນ Linux/Windows. Runtime ຂອງ OpenVINO ແມ່ນມາພ້ອມກັບແພັກເກັດທີ່ຕິດຕັ້ງ – ບໍ່ຈຳເປັນຕ້ອງຕິດຕັ້ງຫຍັງເພີ່ມເຕີມ ນອກຈາກໄດຣເວີ GPU ຂອງ Intel ທີ່ເປັນເວີຊັນຫຼ້າສຸດ.
-
Windows DirectML – GPU ໃດກໍຕາມທີ່ຮອງຮັບ DirectX-12 ໃນ Windows. ເປັນທາງເລືອກສຳຮອງທີ່ດີເມື່ອຜູ້ໃຫ້ບໍລິການສະເພາະຂອງຜູ້ຜະລິດບໍ່ສາມາດໃຊ້ໄດ້. ມາພ້ອມກັບແອັບ.
-
Apple CoreML – Apple Silicon (Neural Engine ແລະ GPU) ແລະ ເຄື່ອງ Mac ທີ່ໃຊ້ Intel ລຸ້ນໃໝ່ໆ. ມາພ້ອມກັບແອັບ.
ຄັ້ງທຳອິດທີ່ຕົວປະມວນຜົນ GPU ລັນໂມເດວໃດໜຶ່ງ, ມັນຈະຄອມໄພລ໌ກຣາຟຂອງໂມເດວທີ່ປັບແຕ່ງມາໃຫ້ເໝາະກັບຮາດແວຂອງທ່ານ. ໄລຍະເວລາທີ່ໃຊ້ຈະແຕກຕ່າງກັນໄປຕາມຕົວປະມວນຜົນ: CUDA ແລະ DirectML ມັກຈະໃຊ້ເວລາບໍ່ເທົ່າໃດວິນາທີ; ແຕ່ AMD MIGraphX ອາດຈະໃຊ້ເວລາ 5 ຫາ 30 ນາທີ ໃນການລັນຄັ້ງທຳອິດຂອງແຕ່ລະໂມເດວ. ການໃຊ້ງານຄັ້ງຕໍ່ໄປຈະນຳກຣາຟທີ່ຄອມໄພລ໌ແລ້ວມາໃຊ້ຄືນ ແລະ ເຮັດວຽກດ້ວຍຄວາມໄວສູງສຸດ.
🔗ໂມເດວ
ແຕ່ລະຄຸນສົມບັດ AI ແມ່ນຮອງຮັບດ້ວຍໂມເດວໜຶ່ງ ຫຼື ຫຼາຍກວ່າຕໍ່ໜຶ່ງ ໜ້າທີ່ (task). ໂມເດວແມ່ນໂຟນເດີທີ່ປະກອບດ້ວຍໄຟລ໌ ONNX ແລະ ໄຟລ໌ config.json ນ້ອຍໆທີ່ມີຂໍ້ມູນກ່ຽວກັບໂມເດວ (ຊື່, ໜ້າທີ່, ລາຍລະອຽດ, ຂໍ້ມູນລິຂະສິດ). ໂມເດວຖືກເກັບໄວ້ທີ່:
-
Linux:
~/.local/share/darktable/models/ -
macOS:
~/Library/Application Support/darktable/models/ -
Windows:
%APPDATA%\darktable\models\
darktable ຈະສະແກນໄດເຣັກທໍຣີນີ້ເມື່ອເລີ່ມຕົ້ນ (ແລະ ທຸກຄັ້ງທີ່ທ່ານປ່ຽນໂມເດວໃນການຕັ້ງຄ່າ) ເພື່ອຄົ້ນຫາສິ່ງທີ່ມີຢູ່. ສາມາດຕິດຕັ້ງໂມເດວຫຼາຍອັນສຳລັບໜ້າທີ່ດຽວກັນໄດ້ – ຕົວຢ່າງ: ສຳລັບການ denoise, ທ່ານອາດຈະມີທັງຕົວເລືອກທີ່ຝຶກດ້ວຍ NIND ແລະ NAFNet ຢູ່ໃນດິສກ໌ພ້ອມກັນ. ສາມາດມີພຽງອັນດຽວເທົ່ານັ້ນທີ່ ໃຊ້ງານຢູ່ ຕໍ່ໜ້າທີ່ໃນແຕ່ລະຄັ້ງ; ການໝາຍໃນຊ່ອງເປີດໃຊ້ງານໃນໂມເດວທີສອງຂອງໜ້າທີ່ດຽວກັນຈະຍົກເລີກການໝາຍອັນທີ່ເຄີຍໃຊ້ງານກ່ອນໜ້ານັ້ນໂດຍອັດຕະໂນມັດ. ໂມດູນທີ່ໃຊ້ໜ້າທີ່ນັ້ນຈະໂຫຼດໂມເດວທີ່ຖືກໝາຍວ່າໃຊ້ງານຢູ່ໃນປັດຈຸບັນ.
ໂມເດວບໍ່ໄດ້ມາພ້ອມກັບ darktable. ພວກມັນຖືກແຈກຢາຍເປັນແພັກເກດ .dtmodel ຈາກບ່ອນເກັບ darktable-ai. ໃນແທັບ ການຕັ້ງຄ່າ AI ຈະມີປຸ່ມໃຫ້ດາວໂຫລດຊຸດເລີ່ມຕົ້ນໄດ້ໂດຍກົງ; ສຳລັບໂມເດວເພີ່ມເຕີມອື່ນໆ, ທ່ານສາມາດດາວໂຫລດ .dtmodel ຈາກໜ້າ releases ຂອງບ່ອນເກັບນັ້ນ ແລະ ຕິດຕັ້ງຜ່ານປຸ່ມ install model ໃນແທັບດຽວກັນ.