Как создать callback для индикатора прогресса?

Question

Харитон

python , javascript , websocket

Как создать callback для индикатора прогресса?

Здравствуйте! Я использую генеративную модель runwayml/stable-diffusion-v1-5 и хотел бы передавать прогресс генерации изображения на index.html через websocket. Не могли бы вы подсказать, как правильно написать функцию progress_callback для этой цели? 

<pre><code class="python">num_inference_steps = 25  # Вы можете настроить это значение

    
    def progress_callback(pipeline, step_index, timestep, callback_kwargs):
        progress = int((step_index + 1) / num_inference_steps * 100)
        socketio.emit('progress', {'progress': progress})
    
    # Генерация изображения
    with torch.no_grad():
        image = pipeline(
            text_prompt,
            num_inference_steps=num_inference_steps,
            callback_on_step_end=progress_callback
        ).images[0]</code></pre>

4 ноября 2024 г. 0:23

Ответы на вопрос 1

Похожие вопросы

Answer 1

Чтобы создать callback для индикатора прогресса с использованием WebSocket в вашем проекте, вы можете использовать библиотеку Flask-SocketIO для организации обмена сообщениями между сервером и клиентом. Вот шаги, которые помогут вам организовать код:

### 1. Установите необходимые библиотеки

Если вы еще не установили Flask и Flask-SocketIO, сделайте это с помощью pip:

```bash
pip install Flask Flask-SocketIO
```

### 2. Настройте сервер Flask с SocketIO

Вам нужен пустой файл, например `app.py`, который будет вашим сервером. Вот пример базовой настройки:

```python
from flask import Flask, render_template
from flask_socketio import SocketIO
import torch
from your_pipeline_module import pipeline  # Импортируйте вашу модель

app = Flask(__name__)
socketio = SocketIO(app)

num_inference_steps = 25  # Вы можете настроить это значение

def progress_callback(pipeline, step_index, timestep, callback_kwargs):
    progress = int((step_index + 1) / num_inference_steps * 100)
    socketio.emit('progress', {'progress': progress})

@app.route('/')
def index():
    return render_template('index.html')

@app.route('/generate_image')
def generate_image():
    # Ваш код для генерации изображения, где вызывается progress_callback
    text_prompt = "Ваш текстовый запрос"
    
    with torch.no_grad():
        image = pipeline(
            text_prompt,
            num_inference_steps=num_inference_steps,
            callback_on_step_end=progress_callback
        ).images[0]

    return "Image generated!"  # Или возврат изображения в нужном формате

if __name__ == '__main__':
    socketio.run(app)
```

### 3. Создайте `index.html`

Создайте файл `index.html` в каталоге `templates`, содержащий следующий код для установки WebSocket-соединения и обработки прогресса:

```html
<!DOCTYPE html>
<html lang="en">
<head>
    <meta charset="UTF-8">
    <meta name="viewport" content="width=device-width, initial-scale=1.0">
    <title>Progress Indicator</title>
    <script src="https://cdnjs.cloudflare.com/ajax/libs/socket.io/4.0.0/socket.io.js"></script>
</head>
<body>
    <h1>Image Generation Progress</h1>
    <div id="progress-bar" style="width: 100%; background-color: lightgrey;">
        <div id="progress" style="width: 0%; height: 30px; background-color: green;"></div>
    </div>
    <p id="status">Status: 0%</p>

    <script>
        const socket = io();

        socket.on('progress', function(data) {
            const progress = data.progress;
            document.getElementById('progress').style.width = progress + '%';
            document.getElementById('status').innerText = 'Status: ' + progress + '%';
        });
    </script>
</body>
</html>
```

### 4. Запуск приложения

Теперь вы можете запустить ваше приложение:

```bash
python app.py
```

Затем, откройте браузер и перейдите по адресу `http://localhost:5000/`. При запуске процесса генерации изображения прогресс будет отображаться на веб-странице через WebSocket-соединение.

### Примечания

- Убедитесь, что `callback_on_step_end` поддерживается в вызываемом API генеративной модели.
- Настройте обработчик, чтобы не выполнять блокирующий код при генерации изображения, если ваши задачи требуют этого.
- В реальной среде также стоит добавить обработку ошибок и дополнительные проверки.