ferramenta de inteligência artificial gratuita para vocês rodarem até mesmo no próprio celular. A ConfI UI é uma das melhores interfaces gráficas para nós rodarmos qualquer modelo de inteligência artificial que seja esteja disponível hoje no mercado. Seja para geração de imagem, geração de vídeo, geração de áudio, configurações, alterações, qualquer coisa que eu queira fazer com o modelo da já existente, eu consigo realizar utilizando confi tudo isso localmente e de forma gratuita na minha máquina.
O grande, porém, é que eu precisava de um grande poder computacional, basicamente uma placa de vídeo parruda para est rodando toda essa interface gráfica e gerando as minhas imagens com maestria. Hoje eu mostro para vocês uma alternativa para vocês estarem rodando tudo isso de forma local, tirarem o peso computacional da máquina de vocês e economizarem muito tempo. Vou mostrar da tela do meu computador o passo a passo para fazer isso.
E se vocês gostam desse tipo de conteúdo, já fica o convite. Se inscreva no canal para não estar perdendo nenhum vídeo que eu trago aqui sobre inteligência artificial. E se vocês querem se aprofundar em como gerar renda com esse tipo de conteúdo, primeiro link na descrição, o curso Renda com Inteligência Artificial.
São mais de 80 aulas voltadas a ensinar o aluno a como iniciar nesse mundo até o ponto de começar a gerar renda com esse conteúdo. Sem mais delongas, bora pra tela do meu computador. Então pessoal, direto a tela do meu computador, vou est trazendo para vocês hoje um tutorial de como nós estarmos rodando com FI dentro de uma plataforma de terceiros.
Por que que isso é de suma importância? Porque basicamente eu tiro todo o peso de precisar ter um equipamento extremamente robusto e caro e terceirizo isso para uma plataforma. Tem duas maneiras de nós fazermos isso, com plataformas gratuitas e com plataformas pagas.
Mesmo que tenha como nós fazermos com plataformas gratuitas, eu não recomendo, porque o Confi, diferente do Focus, por exemplo, eu preciso munir ele de recursos. Então, por exemplo, o load checkpoint aqui é um modelo do flux para rodar a geração de imagens. O, esses loras aqui são modelos treinados para est pegando esse modelo do flux e trazendo uma consistência minha imagem.
Tudo, cada bloco desses aqui dentro dessa interface gráfica do Confy, ele é um modelo baixado localmente na máquina que tá rodando. Então, se eu faço isso em algo temporário, por exemplo, como um servidor do Google, que eu não tô pagando, que ele vai ser apagado, por exemplo, eu não consigo ter essas ferramentas à minha disposição no momento que eu preciso delas. Então vira uma, toda vez que eu precisar entrar, eu tenho que baixar tudo de novo.
Então eu não acho que é tão prático. Eu já faço esse disclaimer no início porque muitas pessoas buscam aqui no canal para ferramentas gratuitas, mas a ferramenta que eu vou trazer aqui para vocês hoje, vocês vão ver que o custo benefício dela é tão grande que é quase como se fosse grátis, tá? Eu tô rodando aqui a versão do Confile localmente, tá?
Até para mostrar para vocês que dá sim para rodar no PC, dá para rodar com uma placa de vídeo, dá para rodar direto no processador, é mais custoso e danoso pro equipamento. Por exemplo, hoje no meu desktop aqui eu tenho uma 3050 de 8 GB para rodar um modelo de geração da imagem já é bem devagar. No meu notebook eu tenho uma 4050 também de 8 GB.
É devagar também. Pra gente começar a brincar aqui com geração de imagem, geração de vídeo, eu preciso de pelo menos 12 GB aí de VRAM numa GPU acima da série 20. Então, é um investimento que vocês teriam que fazer muito grande e a alternativa é nós rodarmos isso em servidores locais.
Eu rodo em um servidor local, isso me economiza milhões de horas, porque o que antes eu demorava 5 horas para fazer, agora eu faço em 30, 40 minutos, porque eu tô alugando um poder computacional, tanto de um computador, de um servidor, quanto de uma placa de vídeo locada, tá? Então, fiz a breve introdução aqui dentro do meu próprio servidor, mas nós não vamos utilizar ele hoje. Posso até tá fechando ele aqui, encerrando e abrindo o Run Pod.
O RunPod, ele basicamente é um site onde vocês conseguem locar o storage, um HD e instalar o sistema operacional e a plataforma que vocês querem rodar dentro dela, tá? Eu tô dentro aqui da plataforma, eu vou est deixando o link na descrição dela. Eu já estou utilizando ela para vocês verem aqui, ó, a três dias.
Até então eu utilizava uma outra que era a Confile Run. Não me adaptei. Ela é boa, mas ela chega a ser três a quatro vezes o preço dessa aqui.
Essa aqui eu utilizo somente quando eu vou fazer as minhas gerações, tanto de vídeo quanto de imagem. Tô fazendo um conteúdo para est trazendo pra área de membro sobre freelancer e tô fazendo alguns frilans, por exemplo, de imagem, de fotos. E aí, para isso eu organizo tudo, entro aqui somente quando eu vou utilizar a plataforma, rodo o meu servidor, gero as imagens e encerro ela.
Isso me dá um poder muito rápido, isso me dá um custo muito baixo para tá utilizando a plataforma. Vocês veem, ó, eu tô utilizando ela três dias. Hã, e eu tô utilizando ela bastante, tá?
Coloquei $10 e tô com 7. 13. Então, eu coloquei R$ 57 aproximados e tenho $7 ainda.
Se vocês vem aqui, o meu custo médio tá de 0. 0 a hora, tá? Se vocês verem aqui por dia, tá?
O dia que eu mais gastei foi ontem. Eu gastei em torno ali de seus 1. 86, ó.
Eu gastei ontem. Então é é um custo benefício extremamente baixo, é um custo benefício extremamente OK pra gente ter uma plataforma com uma placa de vídeos muito potente ao meu dispor, tá? Sem muito mais me enrolar, tô dentro da plataforma como a gente utiliza ela.
Vocês vão entrar no link da descrição, vão fazer o cadastro e a primeira coisa que vocês vão fazer é vir em storage. Dentro de storage vocês vão vir e criar um HD de vocês, tá? Esse HD ele tem um custo de 7 mês, mas esse custo ele é diluído durante os dias, tá?
Então vocês não vão precisar fazer um pagamento único de 7, ele é descontado ao dia. Então vai ser seu xentos ao dia que vai dar os por mês. Vou vir aqui em New Network e aqui dentro de New Network eu vou selecionar o meu servidor.
Pelo modelo de placa de vídeo que eu alugo, eu tenho que pegar servidores, por exemplo, como o do Canadá, por eu alugo essa RTX a 5000. Se vocês quiserem uma placa diferente, por exemplo, eu quero uma RTX 5090, beleza? Vocês vão lá e alugam ela, tá?
Aqui fazendo a simulação do que eu utilizo, a gente vai pegar uma do servidor do Canadá e eu pego pelo menos 100 GB. Não precisa nada mais do que isso, tá? 100 GB é mais do que suficiente.
Se vocês quiserem economizar, 50 GB dá 3. 5 por mês, tá bom? Não vou criar aqui porque eu já tenho um servidor, mas é bem simples.
Se vocês quiserem olhar antes quais placas de vídeos rodam e quais servidor, vocês podem fazer isso dentro dos pods aqui, que é o que eu vou mostrar aqui para vocês agora. Outra coisa que vocês vão ter que fazer aqui é buscarem o que que vocês querem. Dentro aqui do Rampod, ele tem vários templates já, dependendo do que que vocês querem rodar.
Eu quero rodar um Linux, por exemplo, eu posso só baixar um, eu posso já instalar no servidor com Linux instalado e eu só vou rodar ele dentro da minha plataforma. Quero rodar o Confy, já vai ter ele aqui disponível. Tem várias versões do Confine, inclusive com modelos já pré-instalados.
Por exemplo, quero rodar um com o Flux, já tenho um com o Flux Dev instalado. Eu posso já pegar esse template e quando eu faço a instalação local do meu servidor, ela já vai com esse template, que é o que eu sugiro que vocês façam, tá? Eu prefiro tá pegando somente com o confine manager e eu instalo o que eu quero lá porque daí eu seleciono as ferramentas que eu vou utilizar.
Então, por exemplo, vocês vão vir aqui em explorer e vão vir em confy UI Manager, tá? Recomendo vocês pegarem esse, tá? Do Torch 2.
2. Tem várias versões, como eu disse, tem 2. 4, tem já com stable de fuse instalado, tem com flux.
Eu prefiro pegar limpo. Então vocês vão clicar dentro dele e ele já vai pedir para vocês fazerem um deploy, que é instalar dentro de um storage que vocês tenham, tá? E aí ele vai ter esse botãozinho aqui do lado, onde vocês vão selecionar qual placa de vídeo vocês querem e qual volume.
Então por isso que eu já apresentei aqui a parte dos storage antes, porque vocês criam o volume de vocês e depois vocês vão tá selecionando ele, tá? Então é onde vai ser instalado todo o sistema operacional e o a ferramenta que vocês vão utilizar. No meu caso, eu selecionaria aqui o Rafael de 100 GB.
Dentro do da placa de vídeo, vocês vão selecionar a placa de vídeo de vocês. Então, por exemplo, eu quero uma RTX 4090 de 24 GB. O custo dela é 0.
69 a hora, ou seja, menos de a hora. Isso vai dar R$ 5 por hora. em uma hora dentro do Confai.
Dá para fazer muita coisa, gente. Vocês podem estar utilizando, por exemplo, rodar localmente só para ir testando, mexendo e dentro dessa uma hora realmente trabalhar pesado é uma opção. Vocês podem criar os workflows de vocês localmente e depois abrem aqui só para rodar o que vocês precisam.
É uma opção. Tem também a 5090, ó, de 32 GB. Ela fica 0,89 a hora.
Eu não recomendo utilizar os modelos 50 90 porque o que faz a geração da rodar bem é o CUDA, que é o software aí da Nvidia. Ele não tá tão otimizado ainda para 5090, tá? Então eu utilizo sempre a RTX a 5000.
Eu pago 0,26 a hora. Esse 0,24 aqui é se eu pegasse o plano mensal dele, tá? Então eu pegando em um mês, ele sai 0,24 a hora, mas eu sempre pego no demand porque eu vou gastar somente quando eu for utilizar.
Se eu pego aqui o plano de um mês, sai um pouco mais barato, mas eu não acho que vale a pena. E se eu pego o spot, ele roda de forma ininterrupta por 014 a hora. Eu prefiro o on demand.
Vocês vão vir, selecionaram o storage de vocês e vão colocar deploy on demand. Quando vocês clicam em deploy demand, eu vou fazer aqui dentro do meu network, vou fazer aqui dentro do meu network, ó. Cliquei em deploy, ele já seleciona o meu.
Como meu servidor tá no Canadá, as placas que não estão disponíveis, ele nem me dá opção. E eu já clico na RTX a 5000. On demand.
Eu posso selecionar, se eu quisesse, nove placas de vídeo. Isso me daria um total de 216 GB de memória de vídeo. Coisa bizarra.
Eu consigo rodar qualquer modelo de vídeo do mundo com 216 GB, mas eu prefiro ficar com os meus 52, com meus 24 GB aí de V RAM, que é mais do que o suficiente. Se eu quiser um pouco mais de poder computacional, selecionava aqui o dois, já são 48 e assim segue, tá? sem muito me alongar aqui e clico em deploy on demand.
Ele vai tá gerando o servidor. No meu caso, ele só tá abrindo o servidor porque eu já tenho ele instalado. A primeira vez que vocês vão fazer isso vai demorar um pouco mais, tá?
um pouquinho mais, mas nada tão absurdo. Coisa de 10 minutos tá tudo pronto. Depois que vocês estão com isso pronto, vocês conseguem vir acompanhar aqui, ó, o que que tá acontecendo.
No meu caso, ele já rodou tudo, já tá tudo pronto para uso. No caso de vocês, vocês fiquem aguardando até aparecer isso aqui. Start, script, finish.
Pod is red toos. Se não apareceu isso, é porque tá carregando ou instalando alguma coisa ainda. Aguardem até o final, porque se vocês não aguardarem até o final, pode corromper os arquivos e aí vocês têm que deletar tudo do HD criado e instalar tudo de novo, tá?
Depois eu venho em connect, vou abrir esse Júpiter Lab, abriu o Júpiter Lab, vou vir em terminal. Vocês estão vendo aqui que tem um botãozinho, é os mesmos botões que aparecem quando a gente instala localmente, que é para eu rodar via CPU ou GPU. Como eu tô alugando uma GPU, é óbvio que eu vou rodar via GPU.
O comando aqui é bem simples, tá? É p/r run gpu. sh, que é isso aqui que eu quero que rode, tá?
E ele vai começar a rodar e abrir o meu servidor local. Como eu fiz a instalação com o meu manager, ele já vai abrirme, ele já vai vir o confialado com o manager. Então vai vir os nodes pré-prontos do Confi.
Se eu quiser, eu consigo instalar outros, tá? Todo o a parte de instalação de checkpoint, instalação de modelos, Lora, eu consigo fazer por aqui ou diretamente pelo manager, tá? O que eu prefiro fazer?
Eu baixo no meu PC. Eu baixei um Lora, por exemplo. Eu venho aqui na pasta Confi, vou vir nos modelos, vou vir no Lora e aqui eu arrasto o modelo aqui para dentro.
Então, por exemplo, digamos que isso aqui fosse um modelo, digamos que esse arquivo fosse o modelo Delora, eu só arrastaria aqui para dentro. E aí ele faz upload para dentro. Eu dou um atualizar, eu já consigo utilizar ele dentro do meu confy, tá?
Isso eu vou mostrar em outras aulas quando a gente começar a falar deora, começar a falar de modelos de checkpoint. Por enquanto eu quero que vocês aprendam a rodar a plataforma, tenham isso à disposição de vocês como uma alternativa extremamente viável para aí a gente começar a utilizar. Vocês podem vir em clicar aqui, mas eu prefiro sempre para evitar erro.
Volto aqui para essa página, ó. Se estiver fechado, vocês vão vir em connect e http service e ele vai rodar o meu confy. Ele já vem com workflow pré-programado.
A gente pode só selecionar aqui o modelo de checkpoint. Ele já vem com um flux instalado, mas eu instalei o meu próprio flux, tá? Faz diferença, não faz muito porque é um modelo que eu utilizo.
Como eu tenho uma ferramenta parruda, eu vou utilizar uma ferramenta adequada. Eu prefiro utilizar o flux dev fp8 do que o flux full, do que o flux um dev, porque o flux um dev precisa de outros outros blocos de nodes que esse aqui não tem necessidade, então eu prefiro utilizar ele, tá? Mais comodidade minha, porque os meus workflows todos já não eram, já não tinham essa característica.
Então, eu só quis reaproveitar os meus workflows. A gente pode vir aqui e dar um run, tá? A gente consegue acompanhar tudo que tá acontecendo.
Da mesma forma com que rodamos local, ele vai mudando aqui e aparecendo as coisas. Ó, ele já começou a carregar o K Simpler. Lembrando, a primeira vez sempre é um pouco mais devagar.
Vamos ver quanto tempo vai demorar para gerar essa imagem. Mas normalmente a primeira vez sempre é um pouco mais devagar e depois vai ficando mais rápido a partir da segunda, né? Eu só abri ele e cliquei para rodar, tá, pessoal?
Tudo que tá aqui, ele já veio pré-setado. Essa bizarrice aqui. Isso foi a primeira vez.
Isso demorou 30 segundos para ser gerado. Segunda vez. Segunda vez.
Aí demorou seus 13 segundos, tá? Então é bem rápido mesmo, bem rápido, porque eu tô utilizando uma placa extremamente forte de 24 GB de vídeo de vídeo RAM. Isso faz com que eu consiga fazer várias coisas dentro que eu não conseguiria fazer no meu PC.
Vamos abrir aqui um workflow, só para exemplificar. E o mais legal de tudo isso, inclusive, gente, é que eu consigo rodar isso do meu celular se eu quiser. Para vocês terem uma ideia, eu falei que eu tava fazendo uns frila utilizando o Confi.
Hoje de tarde eu precisei baixar algumas imagens para enviar pro cliente. Eu baixei direto meu celular. Então eu rodei o Confai no meu celular remotamente e peguei as imagens do geradas, tá?
Então, o tamanho a bizarrice que é isso aqui. Então, estou com um modelo qualquer aqui, desativei até os loras, tá? Porque eu não falei de lora ainda.
E a gente vai pedir aqui para criar um prompt qualquer que já tinha pré-setado. Vamos dar um rodar e a gente vai ver. Esse aqui é um workflow bem básico, onde eu tenho uma geração da imagem e depois eu tenho um upscale automático, tá?
Eu tenho workflows que saem para um upscale. Eu tenho uns que saem para vídeo, eu tenho uns que saem para criar database. Então, cada workflow tem uma finalidade, obviamente.
Aqui eu vou est jogando para 1024 e 1024. Vamos até descer um pouco que eu não preciso de 30. E vamos dar um rodar.
Já gerou minha imagem, deu upscale e vai dar o meu resultado aqui embaixo. Consegue abrir a imagem aqui, ó. E esse é o resultado que nós tivemos, tá?
pele bem, a pele dela bem plástica, como a gente sabe que vem, como a gente sabe que vem por padrão de uma inteligência artificial, mas isso a gente consegue corrigindo com os loras. Então, por exemplo, eu quero ice de um lora e eu quero aqui uma pele mais realista. E a gente dá um rodar novamente.
Eu vou mostrar para vocês aqui a diferença, tá? Novamente, o intuito desse vídeo é mostrar para vocês como rodar isso localmente, não é tão mostrando loras ou nodes específicos, nodes de upscale, workflows. A ideia é mostrar como rodar localmente, que eu acho que eu já atingi, na verdade.
Só quero exemplificar para vocês aqui a velocidade, que é uma placa de vídeo robusta, que para mim foi uma diferença bizarra. E aí entrando na ideia de fazer renda com isso, posso fazer tudo que antes eu precisava de uma plataforma paga, eu consigo fazer dentro um workflow do confi. Então aqui já tá dando upscale da nossa imagem.
Tá aqui a nosso modelo com uma pele muito mais realista, um olho muito mais realista, tá? Olha os detalhes do fio de cabelo. Ã, eu tô fazendo um upscale, tá?
Por isso que eu consigo dar um zoom bizarro desse, porque essa imagem, o tamanho dela é de 4000 por 4. 000. Se eu gero ela normal, 1024 por 1024, esses detalhes aqui eles são quase que imperceptíveis.
Vocês não conseguem dar um zoom e aproximar tanto da imagem assim, mas como eu faço esse upscale, nós conseguimos. exemplos que eu queria mostrar para vocês. Agora, para quem ficou até o final do vídeo, eu vou trazer talvez a parte mais importante dele, que é para vocês não gastarem, não torrarem dinheiro e não torrarem o dinheiro de vocês.
Terminou de trabalhar, terminou de usar o workflow, vocês vão vir aqui voltar em My Pods, vocês vão vir em terminate e aqui vocês vão est finalizando a máquina virtual de vocês. Para que isso? Porque a gente tá pagando por demanda.
Se eu tô rodando algo, se eu não fecho ele, a máquina não sabe. Ela acha que eu continuo rodando e continuo trabalhando dentro dela. Então vocês têm que finalizar tudo.
Não se preocupem. Todas as coisas que vocês instalaram dentro do Confy vai continuar lá, porque eu tô finalizando aqui o servidor, mas o meu storage, o meu HD externo, digamos assim, ele continua aqui, ó, com tudo que eu instalei, tá, pessoal? O intuito do vídeo era só mostrar para vocês como rodar isso localmente.
Agora não tem mais desculpa. Vocês veem aqui, se eu não me engano, eu tava com 7. 13, eu gastei 300 de dólar.
Para gravar esse vídeo, eu consegui rodar ali, brincando, obviamente, mais quatro imagens. Então, xes 5, eu gastei seus 15 centavos de real, 16 centavos de real para gerar quatro imagens que eu poderia est fazendo um freelancer com elas, como eu tô fazendo e como eu disse, eu tô postando lá no curso. Se vocês querem se aprofundar ainda mais aí nesse conteúdo da inteligência artificial e como gerar renda com ela, primeiro link aqui na descrição, curso Renda com IA.
É válido para vocês estarem aprendendo a como utilizar renda, para como utilizar inteligência artificial para gerar renda e colocar dinheiro no bolso do vocês, tá bom? Meu nome é Rafael Motini do canal Consciência Digital. Fique com Deus e até o próximo vídeo.
