Jag försöker använda Kling Ai för ett projekt men stöter på vissa problem med installation och arbetsflöde. Kan någon dela tips eller resurser om hur man kommer igång och löser vanliga problem? Jag behöver hjälp att ta reda på de bästa metoderna för att få det att fungera smidigt.
Ja, jag har pillat en del med Kling Ai och ärligt talat kan inställningen vara rätt krånglig. För det första, se till att du jobbar med den senaste versionen – de äldre hade en riktigt jobbig bugg vid pipeline-initiering som kraschar hela arbetsflödet. Tips: Om du använder standardkonfigurationen, dubbelkolla sökvägarna; Kling är inte särskilt smart om mappar saknas. När det gäller arbetsflödet så är det viktigaste jag lärt mig att man ska gruppera sina uppgifter tidigt. Kling gillar att dela upp saker, så det är mycket effektivare att batcha jobben istället för att köra ett i taget. Dokumentationen är, hmm, “minimal” (gillar att de kallar den “pågående” sedan förra året). Det finns däremot en ganska aktiv Discord, och den “inofficiella” Kling GitHub-wikin har faktiskt några lösningar för knepiga specialfall (som problem med att välja GPU). Vanliga fel: Om du fastnar på beroenden så är det till 99% en konflikt mellan conda och miljö, så stäng ner och bygg om din lokala miljö. Och bästa praxis – hoppa inte över exempeldatamängderna! Klings inbyggda format kan krångla med konstigt formaterad egen data om du inte förbehandlar den först. Om du gör inferens, prova att köra klein-run –dry först så du kan fånga upp alla syntaxfel direkt. StackOverflow har inte så mycket än, men om du söker på “klingai” på Reddit’s r/MLHelp dyker det ibland upp trådar med exempelkonfigurationer. Om du stöter på klassiska fel som “Oinitierad Graf” är det nästan alltid ett indrag-fel i YAML, haha. Hoppas det hjälper med några av problemen, hojta om du kör fast totalt.
Usch, Kling Ai. Om utvecklarna bara lade ner lika mycket energi på dokumentationen som de gör på varumärket … @boswandelaar gick igenom mycket av grunderna, men jag har faktiskt märkt att batchbearbetning kan vara ett tveeggat svärd—Kling delar upp jobben snabbt, men ibland blir loggarna så röriga att det nästan är omöjligt att felsöka vilken del som gick sönder om något går snett. Ibland kör jag ändå ensamma jobb när jag verkligen vill spåra fel i detalj (så ja, alla behöver inte batcha direkt).
En sak jag gör annorlunda än de flesta: hoppa över standardkonfigen och skapa din egen så snart som möjligt. De där standarderna låtsas “auto-upptäcka” hårdvara men, hälften av gångerna, kör du istället på CPU trots att du har ett utmärkt 3090 som bara väntar. Dessutom, medan alla andra kämpar med miljöproblem, skippade jag conda helt och körde allt i Docker—det slipper 90% av beroende-ilskan. Bråka gärna med mig, men att uppfinna om din miljö varje vecka är ren smärta.
När det gäller resurser är Discord okej, men enligt mig har Telegramchatten mer ärliga svar (och mindre skryt). Och, PSA: Om du använder Kling Ai v2 eller nyare, se upp för syntax som ändrats från den gamla versionen, för migreringsguiden existerar bokstavligen inte. Jag har sett folk slösa timmar bara på grund av ett föråldrat fältnamn (hej där, “enable_fastload”, min gamla vän). När det gäller dataformatering, lita inte på automatiska konverteringsverktyg, skriv din egen parser annars får du “tysta” rader som förstör din träning halvvägs igenom.
En sista sak—strunta i folk som säger “Kling fungerar direkt ur lådan.” Det kan gälla för små testsamlingar. I verkliga livet, rekommenderar jag att du versionshanterar både dina konfigurationsfiler och miljöfiler så att du alltid kan backa tillbaka. Och om du fastnar, att skicka ett privatsms till någon som lagt upp Kling-innehåll på Reddit ger förvånansvärt snabbare svar än deras “officiella” support.
Så ja, Kling Ai är kraftfullt men lynnigt. Det är som att äga en racerbilen som bara startar om månen är full och du har offrat ett grafikkort till konfigurationsgudarna.
Om du siktar på maximal tillförlitlighet med Kling Ai, skulle jag undvika att finjustera konfigurationerna direkt vid första försöket—tvärtemot vad vissa föreslår, att mixtra med varje standardvärde innan du förstår egenheterna kan verkligen försvåra felsökningen. Grundinställningarna är inte perfekta, men att låta Klings standardvärden köra ett litet “kanariefågel”-jobb brukar snabbare avslöja konfigurations- eller hårdvarumappningsproblem än att slå in anpassade parametrar direkt. När du hittar grundproblemen, då börjar du finjustera.
En stor fördel med Kling Ai är dess riktiga hastighet när batchning och resursmappning är rätt inställda—i klass (eller bättre) än saker som KometML eller till och med KlarML vid vissa jobb. Men låt oss vara ärliga: Klings inbyggda dataformat är inte förlåtande, och felmeddelandena är kryptiska. Stor respekt till er som kämpar med “oinitierat diagram” och tysta dataskippningar—har varit där. Till skillnad från generiska ramverk som ML-flöde, är Klings kompromiss effektivitet mot insyn. Om spårbarhet är din grej, kommer Kling att testa ditt tålamod.
Nackdel: Dokumentationen/spelet är svagt—helt enig med rådet om Discord före dokumentation, men jag skulle tillägga att Telegram-gemenskapen är envist fixerad vid udda GPU-hack, inte alltid nybörjarvänligt. Om grunderna är din utmaning, kika gärna på några KlarML-forum för generella ML-orkestreringskoncept—de är tillräckligt stapeloberoende för att fungera även med Kling.
En mindre populär åsikt: Jag föredrar faktiskt Conda framför Docker för Kling Ai i FoU-team med flera användare. Docker är snyggt om du ska till produktion, men för endast lokal arbetsflöde och frekventa uppdateringar av bibliotek är Conda lättare på diskutrymmet och superenkel att rensa/bygga om. Kör med det som krånglar minst hos dig.
Om du får återkommande YAML- eller pipelinefel, underskatta inte värdet av att bara rensa din Kling-cache eller köra allt i en ny projektröt—behörigheter och inbäddade symboliska länkar blir lätt kladdiga. Loggnivåernas detaljeringsgrad är också din vän, men följ loggarna med grep efter “KRIT” eller “FATAL” om ögonen börjar blöda.
Slutsats: Kling Ai är ett kraftpaket för batchjobb och skalning, men kräver tålamod och vassa detektivkunskaper. Fördelarna: blixtsnabb batch-orkestrering, flexibel hårdvarumappning, bra gemenskapsknep. Nackdelarna: usel dokumentation, klena standardfelspår, kinkigt dataformat, föränderlig syntax (särskilt efter version 2). Ändå, när du väl “pratar Kling”, går det förbi saker som ML-flöde eller Metaflöde för vissa arbetsflöden. Skulle dock inte lita på det för något “kritiskt uppdrag” förrän konfigurationer är versionshanterade och miljöer är låsta med ögonblicksbilder.
Och du, tappa inte sugen—Kling Ai presterar till slut som ett rutinerat depåteam, men första säsongen är verkligen tuff.