Hugging FaceのZeroGPUでAIのデモを作る方法: 初級編

# はじめに
この記事では[Hugging Face](https://ja.wikipedia.org/wiki/Hugging_Face)という🤗なサイトでAIのデモを作ってみることを説明します。
ただし、この記事に書いてある方法でデモを作ったとして、そのデモにより起きることに責任は持てません。あらかじめご了承ください。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/78052/2f6e705d-1541-555a-9e6b-38354c78f0f7.png)

# Hugging FaceのZeroGPUとは
[ZeroGPU](https://huggingface.co/zero-gpu-explorers) とは、デモの利用者が使う瞬間だけ高性能なGPUが借りられるというサービスです。現在はA100 40GBが一瞬借りられます。これを実現できているのは世界でHugging Faceだけでしょう。お値段は月額9ドル（約1500円）です。もし、ZeroGPUがなかったら、私は計算上40万円以上月に払っていることになります。それぐらいコスパの良い実験的サービスです。ぜひ使いましょう。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/78052/94bc28bb-0307-2ce6-5a67-ab369f9ec60d.png)
（ZeroGPUのページより引用）

# ZeroGPUの事前準備
まず、適当なクレジットカードを用意してください。次に、Hugging Faceに登録して、[Proプランに加入します](https://huggingface.co/subscribe/pro)。

# ZeroGPUの使い方
デモを公開する場である[Spaceを作る場所](https://huggingface.co/new-space)に移動しましょう。Gradio→text-to-image→ZeroGPU Nvidia A100を押します。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/78052/02fb7f02-b947-5757-14f0-4bce898ce10f.png)
すると、準備ができ、見事にエラーが出ます。
![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/78052/495488b8-4731-6471-929f-6d99f1c88a10.png)
大丈夫です。これが規定の動きです。次にエラーを取り除くためにコードを修正します。Files→app.py→editで移動します。spaceライブラリをimportするために、importとたくさん書いてある最後に`import spaces`と入れます。

```python
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch
```

こんな感じなのをこうします。

```python
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch
import spaces
```

次に、GPUを動かす関数を指定します。関数にデコレータ`@spaces.GPU`をつけます。

```python
def infer(prompt, negative_prompt, seed, randomize_seed, width, height, guidance_scale, num_inference_steps):
```

こんな感じなのをこうします。

```python
@spaces.GPU
def infer(prompt, negative_prompt, seed, randomize_seed, width, height, guidance_scale, num_inference_steps):
```

これで設定自体はいいのですが、余計な処理がいっぱいあるので、このままでは動きません。したがって、最終的には下のコードをそのままコピペしてください。

```python
#Lisence: Apache 2.0
import gradio as gr
import numpy as np
import random
from diffusers import DiffusionPipeline
import torch
import spaces

pipe = DiffusionPipeline.from_pretrained("stabilityai/sdxl-turbo", torch_dtype=torch.float16, variant="fp16", use_safetensors=True)
pipe = pipe.to("cuda")

MAX_SEED = np.iinfo(np.int32).max
MAX_IMAGE_SIZE = 1024

@spaces.GPU
def infer(prompt, negative_prompt, seed, randomize_seed, width, height, guidance_scale, num_inference_steps):

    if randomize_seed:
        seed = random.randint(0, MAX_SEED)
        
    generator = torch.Generator().manual_seed(seed)
    
    image = pipe(
        prompt = prompt, 
        negative_prompt = negative_prompt,
        guidance_scale = guidance_scale, 
        num_inference_steps = num_inference_steps, 
        width = width, 
        height = height,
        generator = generator
    ).images[0] 
    
    return image

css="""
#col-container {
    margin: 0 auto;
    max-width: 520px;
}
"""

with gr.Blocks(css=css) as demo:
    
    with gr.Column(elem_id="col-container"):
        gr.Markdown(f"""
        # Text-to-Image Gradio Template
        """)
        
        with gr.Row():
            
            prompt = gr.Text(
                label="Prompt",
                show_label=False,
                max_lines=1,
                placeholder="Enter your prompt",
                container=False,
            )
            
            run_button = gr.Button("Run", scale=0)
        
        result = gr.Image(label="Result", show_label=False)

        with gr.Accordion("Advanced Settings", open=False):
            
            negative_prompt = gr.Text(
                label="Negative prompt",
                max_lines=1,
                placeholder="Enter a negative prompt",
                visible=False,
            )
            
            seed = gr.Slider(
                label="Seed",
                minimum=0,
                maximum=MAX_SEED,
                step=1,
                value=0,
            )
            
            randomize_seed = gr.Checkbox(label="Randomize seed", value=True)
            
            with gr.Row():
                
                width = gr.Slider(
                    label="Width",
                    minimum=256,
                    maximum=MAX_IMAGE_SIZE,
                    step=32,
                    value=512,
                )
                
                height = gr.Slider(
                    label="Height",
                    minimum=256,
                    maximum=MAX_IMAGE_SIZE,
                    step=32,
                    value=512,
                )
            
            with gr.Row():
                
                guidance_scale = gr.Slider(
                    label="Guidance scale",
                    minimum=0.0,
                    maximum=10.0,
                    step=0.1,
                    value=0.0,
                )
                
                num_inference_steps = gr.Slider(
                    label="Number of inference steps",
                    minimum=1,
                    maximum=12,
                    step=1,
                    value=2,
                )

    run_button.click(
        fn = infer,
        inputs = [prompt, negative_prompt, seed, randomize_seed, width, height, guidance_scale, num_inference_steps],
        outputs = [result]
    )

demo.queue().launch()
```

下にあるCommitボタンを押せば完成です！お疲れ様でした！

# ZeroGPUっぷり

Commitボタンを押すと、画面が切り替わり、勝手にデモを作ってくれるので、しばらく待ちましょう。そうすると以下の画面が出てくるはずです。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/78052/baa7ca36-3e78-93d7-e981-5b65e9f0629d.png)


せっかくなので、テキストボックスに"girl"とでも入れて、Runボタンをクリックしてみましょう。

![image.png](https://qiita-image-store.s3.ap-northeast-1.amazonaws.com/0/78052/90553fe2-72df-1072-4951-ea10dc90b72a.png)

画像が生成できました。めでたい。

# まとめ
Hugging FaceのZeroGPUはAIのデモを作るのに最適だとわかりました。いかがでしたでしょうか。ぜひみなさんもデモを作ってみてください。なお、私は責任を持ちません。