Einführung in biniou: Selbstgehostete WebUI für über 30 generative Modelle

In der Welt der künstlichen Intelligenz (KI) und der generativen Modelle nimmt die Bedeutung von selbstgehosteten Lösungen stetig zu. Ein herausragendes Beispiel dafür ist biniou, eine selbstgehostete WebUI, die mehr als 30 verschiedene generative Modelle unterstützt. Entwickelt von Woolverine94 und mit einer aktiven Community, bietet biniou eine vielfältige Palette an Funktionen und ermöglicht es Nutzern, KI-gestützte Inhalte auf ihrem eigenen Computer zu generieren und zu verwalten.

Funktionen und Möglichkeiten von biniou

biniou bietet eine breite Palette an Funktionen, die die Erstellung und Bearbeitung von Multimedia-Inhalten erheblich erleichtern. Zu den Hauptfunktionen gehören:

Textgenerierung

- llama-cpp basiertes Chatbot-Modul
- Llava multimodales Chatbot-Modul
- Microsoft GIT Bildunterschriften-Modul
- Whisper Sprach-zu-Text-Modul
- nllb Übersetzungsmodul (200 Sprachen)
- Prompt-Generator (erfordert 16GB+ RAM für ChatGPT-Ausgabetyp)

Bildgenerierung und -modifikation

- Stable Diffusion Modul
- Kandinsky Modul (erfordert 16GB+ RAM)
- Latent Consistency Models Modul
- Midjourney-mini Modul
- PixArt-Alpha Modul
- Stable Diffusion Img2img Modul
- IP-Adapter Modul
- Stable Diffusion Bildvariations-Modul (erfordert 16GB+ RAM)
- Instruct Pix2Pix Modul
- MagicMix Modul
- Stable Diffusion Inpaint Modul
- Fantasy Studio Paint by Example Modul (erfordert 16GB+ RAM)
- Stable Diffusion Outpaint Modul (erfordert 16GB+ RAM)
- Stable Diffusion ControlNet Modul
- Photobooth Modul
- Insight Face Faceswapping Modul
- Real ESRGAN Upscaler Modul
- GFPGAN Gesichtsrestaurierungsmodul

Audio- und Videogenerierung

- MusicGen Modul
- MusicGen Melody Modul (erfordert 16GB+ RAM)
- MusicLDM Modul
- Audiogen Modul (erfordert 16GB+ RAM)
- Harmonai Modul
- Bark Modul
- Modelscope Modul (erfordert 16GB+ RAM)
- Text2Video-Zero Modul
- AnimateDiff Modul (erfordert 16GB+ RAM)
- Stable Video Diffusion Modul (erfordert 16GB+ RAM)
- Video Instruct-Pix2Pix Modul (erfordert 16GB+ RAM)

3D-Objektgenerierung

- Shap-E txt2shape Modul
- Shap-E img2shape Modul (erfordert 16GB+ RAM)

Technische Anforderungen und Installation

Um biniou nutzen zu können, benötigen Nutzer mindestens einen 64-Bit-CPU und 8GB RAM. Die Speicheranforderungen variieren je nach Betriebssystem und Umfang der verwendeten Modelle:

- Für GNU/Linux: Mindestens 20GB Speicherplatz für die Installation ohne Modelle
- Für Windows: Mindestens 30GB Speicherplatz für die Installation ohne Modelle
- Für macOS: Mindestens ??GB Speicherplatz für die Installation ohne Modelle

Empfohlene Hardware umfasst einen massiv multicore 64-Bit-CPU und/oder eine GPU, die mit CUDA oder ROCm kompatibel ist, sowie 16GB+ RAM und SSD NVMe-Speicher. Eine 64-Bit-OS ist erforderlich, wobei mehrere Linux-Distributionen sowie Windows 10/11 und macOS unterstützt werden.

Installation

Die Installation von biniou ist durch One-Click-Installer für verschiedene Betriebssysteme einfach gestaltet:

GNU/Linux

- OpenSUSE Leap 15.5 / OpenSUSE Tumbleweed: sh <(curl https://raw.githubusercontent.com/Woolverine94/biniou/main/oci-opensuse.sh || wget -O - https://raw.githubusercontent.com/Woolverine94/biniou/main/oci-opensuse.sh)
- Rocky 9.3 / Alma 9.3 / CentOS Stream 9 / Fedora 39: sh <(curl https://raw.githubusercontent.com/Woolverine94/biniou/main/oci-rhel.sh || wget -O - https://raw.githubusercontent.com/Woolverine94/biniou/main/oci-rhel.sh)

Windows

- Windows 10/11: Einfache Installation über eine ausführbare Datei

macOS

- Experimentelle Unterstützung über Homebrew

Docker

- Ein Dockerfile ist verfügbar für die Installation in Cloud-Instanzen

Besondere Merkmale und Vorteile

biniou bietet zahlreiche Vorteile, insbesondere für Nutzer, die ihre eigenen KI-Modelle lokal betreiben möchten. Diese umfassen:

- Keine Notwendigkeit für eine dedizierte GPU
- Unterstützung für Offline-Betrieb (nach der Bereitstellung und dem Download der erforderlichen Modelle)
- Einfache Verwaltung und Aktualisierung über ein integriertes Kontrollpanel
- Unterstützung für mehrere Sprachen in der WebUI (Englisch, Französisch, Chinesisch (traditionell))
- Integration mit Huggingface und gradio für eine nahtlose Nutzung
- Unterstützung für verschiedene Modelle und Optimierungen, einschließlich LoRA-Modelle, Textuelle Inversion und Quantisierte Modelle

Fazit

biniou stellt eine leistungsstarke und flexible Lösung für die Nutzung generativer KI-Modelle im eigenen Heimnetzwerk dar. Mit einer Vielzahl von unterstützten Modulen für Text-, Bild-, Audio- und Videogenerierung sowie einer benutzerfreundlichen WebUI, bietet biniou sowohl Einsteigern als auch erfahrenen Nutzern eine umfassende Plattform für kreative und produktive Arbeiten.

Die einfache Installation und die Möglichkeit, ohne dedizierte GPU zu arbeiten, machen biniou zu einer attraktiven Option für alle, die von den Möglichkeiten generativer KI profitieren möchten, ohne auf Cloud-Dienste angewiesen zu sein.

Bibliografie

https://github.com/Woolverine94/biniou https://github.com/awesome-selfhosted/awesome-selfhosted https://github.com/mikeroyal/Self-Hosting-Guide https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/11g776r/selfhosted_ai/ https://github.com/mudler/LocalAI https://github.com/steven2358/awesome-generative-ai https://www.reddit.com/r/selfhosted/comments/18ok7u8/selfhosted_large_language_model/