60%成本节约，海艺互娱如何高效搭建生成式 AI 艺术创作平台？

亚马逊云科技 2023-09-13

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面对生成式 AI（Generative AI）新浪潮，如何把握机遇，加速创新发展，智胜蓝海？

通过与亚马逊云科技合作，海艺互娱使用云上便捷部署的生成式 AI 解决方案，快速构建起可以服务全球用户的 seaart.ai 艺术创作平台，让用户将灵感快速转化为作品的同时，实现成本优化。

当前，随着人工智能的快速发展，生成式 AI 正以其惊人的创造力和无限潜力，改变着艺术和创意产业面貌。然而如何快速拥抱生成式 AI，驱动业务增长，也成为摆在行业企业面前的新难点。

机遇和挑战并存之下，企业如何脱颖而出，赢战生成式 AI 更多市场？

海艺互娱

成都海艺互娱科技有限公司（以下简称“海艺互娱”）AI 团队的核心团队成员具备10年以上的游戏领域研发、发行经验，制作发行过数款月流水过亿的产品，目前已初步建立起集 AI 在线绘图、AI 绘图模型分享、自研 AI 绘图模型于一体的产品。

积极拥抱生成式 AI，出奇“智”胜

作为在游戏领域深耕10年以上的技术公司，海艺互娱希望快速拥抱生成式 AI 所引领的新趋势，为业务带来新的增长点。将人工智能引入到艺术创作的全过程，打造全民艺术创作平台——seaart.ai，服务 B 端和 C 端用户，成为海艺互娱的新目标。

海艺互娱两大问

1. 想要降低用户的上手难度，如何让用户使用自然语言输入来实现自动化分析关键风格元素，并做出高品质图像？

2. 面对开源和生成式 AI 工具对于硬件的高要求，以及复杂的参数微调过程，如何更加便捷地训练和调校参数，为用户带来更顺畅的内容创作体验？

四大步骤，快速部署生成式 AI 图像方案

在为 seaart.ai 艺术创作平台选择云服务提供商时，海艺互娱从基础设施的全球覆盖范围、计算资源的可靠性以及技术支持等多方面考量，最终选择了亚马逊云科技。通过 Amazon SageMaker 和 Stable Diffusion 的组合方案，海艺互娱实现了生成式 AI 业务的高效构建。

Step.1

及时的技术+专家支持响应验证过程，帮助海艺互娱研发团队迅速完成资源部署，为模型训练优化助力。

◆ 基于 Amazon SageMaker Notebook 快速搭建托管的 Stable Diffusion，降低业务构建前期的复杂度，而无需担心复杂的调试或是预置算力；

◆ 通过 Amazon CloudFormation 一键快速部署出一套针对生成式 AI 图片的 Web 应用环境，并且可以使用自带的图片微调模型进行灵活定制；

◆ Amazon SageMaker 可以通过 Notebook 或者 Terminal 终端给算法工程师便捷的交互，同时可以支持各类型高性能 GPU 资源为训练时效提供保障。

Step.2

整合更多亚马逊云科技服务，为全球用户带来更顺畅、安全、合规的使用体验。

◆ 通过在 seaart.ai 中嵌入 Amazon Translate 翻译服务，海艺互娱产品团队将各种语言的自然语言描述统一翻译为英文提示词，从而降低用户的上手门槛，并提高生成图片的准确性；

◆ 海艺互娱采用 Amazon Simple Email Service（SES）作为 seaart.ai 的用户电子邮件发送服务。公司无需自行架设 SMTP 邮件服务器，即可使用安全可靠的云服务实现每日上万封电子邮件的发送，并让邮件的处理过程保持安全性与合规性。

Step.3

“高效”和“降本”都要！海艺互娱在一个月内完成业务上线并实现60%的成本节约。

◆ 采用 Amazon SageMaker 全托管的一站式机器学习开发平台和开箱即用的模型训练方案，并结合 Amazon S3 等服务，海艺互娱在亚马逊云科技上快速地完成生成式 AI 业务构建，而无需管理基础设施，并在一个月内实现业务上线和快速迭代，让机器学习和人工智能技术成为企业未来增长新引擎；

◆ 为了有效控制成本，在 Amazon SageMaker 服务中，海艺互娱使用托管式的 EC2 Spot 实例执行训练任务，并指定了 Spot 实例的任务类型和相关的停止条件，满足业务需求的同时提供可预测的低价格。与按需实例相比，Spot 实例帮助海艺互娱实现了超过60%的成本节约。

Step.4

自动化分析+快速识别，守护健康优质的生成式 AI 应用环境。

◆ 通过在生成式 AI 场景中集成 Amazon Rekognition 的自动化图像识别与分析能力，海艺互娱在几秒钟内，即可实现用户在 seaart.ai 艺术创作平台上分享图片的大规模分析；

◆ 借助人工智能和机器学习技术，大幅降低人工审核的工作量，快速准确识别并阻止不适宜内容，避免恶意图片分享所造成的负面影响，守护健康的生成式 AI 应用环境。

在 Amazon SageMaker 服务中通过托管式的 EC2 Spot 实例执行训练任务，并指定采用 Spot 实例的任务类型和相关的停止条件，这种快速灵活的资源调度模式既能够保障业务的需求，也能够带来可预测的低价格。在完成训练任务后，产品团队可以直观的掌握成本节约情况。与按需实例相比，Spot 实例帮助海艺互娱实现了超过60%的成本节约。

马飞

成都海艺互娱科技有限公司首席执行官