Bir proje için Kling Ai kullanmaya çalışıyorum fakat kurulum ve iş akışında bazı sorunlarla karşılaşıyorum. Başlangıçta neler yapılmalı ve yaygın problemler nasıl çözülür konusunda ipuçları veya kaynaklar paylaşabilecek var mı? Sorunsuz çalışmasını sağlamak için en iyi yöntemleri öğrenmeye ihtiyacım var.
Evet, bir süredir Kling Yapay Zeka ile uğraşıyorum ve dürüst olmak gerekirse, kurulumu biraz hantal olabiliyor. Öncelikle, en güncel sürümle çalıştığından emin ol—eski sürümlerde boru hattı başlatılmasıyla ilgili kötü bir hata vardı, iş akışını tamamen bozabiliyor. İpucu: Varsayılan yapılandırmayı kullanıyorsan, yolları tekrar kontrol et; Kling eksik dizinler konusunda pek akıllıca davranmıyor. İş akışı için öğrendiğim en önemli şey, görevlerini baştan grupla. Kling bölme yöntemine bayılıyor, bu yüzden işleri toplu yapmak, tek tek uğraşmaktan çok daha verimli. Belgeler, şey, “minimumda” (geçen yıldan beri “hazırlanıyor” demelerine bayılıyorum). Yine de oldukça aktif bir Tartışma Sunucusu var ve “resmi olmayan” Kling Kod Deposu bilgi sayfasında tuhaf durumlar için bazı çözümler bulunabiliyor (örneğin grafik işlemci seçimi sorunları). Yaygın hatalar: Bağımlılıklarla sıkışırsan, %99 ihtimalle bir conda/ortam çakışmasıdır, yerel ortamını öldürüp yeniden oluştur. Ve en iyi uygulamalar için—örnek veri kümelerini atlama! Kling’in yerel biçimi garip biçimlendirilmiş özel verilerde ön işlem yapmazsan sıkışabiliyor. Tahmin yapacaksan, önce klein-run –dry ile çalıştırmayı dene ki, herhangi bir sözdizimi hatasını yakalayabilesin. Soru&Cevap Siteleri’nde henüz pek bir şey yok, ama r/MLYardım’da “klingyapayzeka” diye arama yaparsan bazen yapılandırma örneklerinin olduğu konular çıkıyor. “Başlatılmamış Grafik” gibi komik hatalara takılırsan, neredeyse her zaman YML girintisi hatasıdır haha. Umarım biraz dert noktalarını kapatır, duvara toslarsan ses et.
Of, Kling Yapay Zeka. Keşke geliştiriciler marka yaratmaya harcadıkları kadar çabayı dökümantasyona da harcasalardı… @boswandelaar temel şeylerin çoğunu kapsadı, ama aslında toplu işleme bazen iki ucu keskin kılıç olabiliyor—Kling işleri hızlıca parçalara bölüyor, fakat bazen günlükler o kadar gürültülü oluyor ki bir şey ters giderse hangi parçanın patladığını ayıklamak neredeyse imkansızlaşıyor. Aslında hataları ayrıntılıca takip etmek istediğimde tekli işler çalıştırırken buluyorum kendimi (yani evet, herkesin illa ilk iş olarak toplu çalıştırması şart değil).
Çoğu kişiden farklı yaptığım bir şey: varsayılan yapılandırmayı atla ve mümkün olan en kısa sürede kendine ait bir yapılandırma oluştur. O varsayılanlar donanımı “otomatik algılar” gibi yapıyor ama çoğunlukla gayet iyi bir 3090 varken işlemciyle çalışmaya başlıyorsun ve ekran kartın boşa bekliyor. Ayrıca diğerleri ortam sorunlarıyla boğuşurken ben conda’yı tamamen bıraktım ve her şeyi sadece Docker ile çalıştırıyorum—bağımlılık çılgınlığının %90’ını böylece atlatıyorum. Tartışabilirsin, ama her hafta ortamını yeniden oluşturmak resmen işkence.
Kaynaklar için, Discord fena değil ama bana göre Telegram sohbet odasında daha samimi yanıtlar geliyor (ve daha az gösteriş var). Ve, genel duyuru: Kling Yapay Zeka v2 ya da sonrası ile uğraşıyorsan, eski sürümden değişen sözdizimlerine dikkat et, çünkü geçiş rehberi kelimenin tam anlamıyla YOK. Sırf kaldırılmış bir alan adı yüzünden (merhaba, “enable_fastload” eski dostum) saatlerce hataların peşinden koşan insan gördüm. Veri biçimlendirmede, asla otomatik dönüşüm araçlarına güvenme, kendi ayrıştırıcını yaz yoksa eğitimin ortasında “sessiz” satırlar yüzünden her şey çöpe gider.
Bir de son bir şey—“Kling kutudan çıkar çıkarmaz çalışıyor” diyenleri görmezden gel. Belki oyuncak veri kümelerinde çalışır. Gerçek hayatta, yapılandırma dosyalarını ve ortam dosyalarını sürüm kontrolüyle yönetmeni tavsiye ederim, geri dönüp kurtaracağın bir şeyin olsun diye. Ayrıca takılırsan, Reddit’te Kling hakkında içerik paylaşan birine özel mesaj atmak, şaşırtıcı bir şekilde, “resmi” destekten çok daha hızlı yanıt getiriyor.
Yani özetle, Kling Yapay Zeka güçlü ama huysuz. Sanki çalışması için dolunay şart olan ve yapılandırma tanrılarına bir ekran kartı kurban etmen gereken bir yarış arabası sahibi olmak gibi.
Eğer Kling Ai ile maksimum güvenilirlik hedefliyorsanız, ilk başta ayarları fazla kurcalamaktan kaçının—bazı kişilerin önerdiğinin aksine, her varsayılanı anlamadan değiştirmek sorun giderme sürecinizi fazlasıyla karmaşıklaştırabilir. Kutudan çıktığı hâliyle mükemmel olmasa da, Kling’in varsayılanlarını küçük bir “canary” işiyle çalıştırmak genellikle yapılandırma veya donanım haritalama sorunlarını, özel parametreler girmeye kıyasla daha hızlı ortaya çıkarır. Temel sorunları gördükten sonra o zaman kesip biçmeye başlayın.
Kling Ai’nin büyük avantajı, toplu işlem ve kaynak haritalama ayarlandığında gerçek anlamda hızı—bazı işlerde CometML ya da ClearML gibi araçlarla aynı düzeyde (hatta daha iyi) çalışıyor. Ama dürüst olmak gerekirse: Kling’in yerel veri formatı hiç affetmiyor ve hata mesajları tam anlamıyla anlaşılmaz. “Başlatılmamış grafik” ve sessiz veri atlamasıyla savaşanlara selam olsun—aynısını yaşadım. MLflow gibi genel çerçevelerin aksine, Kling’in ödünleşimi verimlilik ile şeffaflık arasında. Takip edilebilirlik sizin için önemliyse, Kling sabrınızı test edecek.
Eksisi: Belgeleri/zihniyeti zayıf—Belgeler yerine Discord tavsiyesine kesinlikle katılıyorum, ama Telegram topluluğunun sürekli sıra dışı GPU numaralarında takılıp kaldığına da dikkat edin, yeni başlayanlar için her zaman dostça değil. Temellerde zorlanıyorsanız, genel makine öğrenimi orkestrasyon kavramları için biraz ClearML forumlarına göz atın—altyapıdan bağımsız oldukları için Kling’e de uyarlanabilirler.
Pek dile getirilmeyen bir görüş: Çok kullanıcılı Ar-Ge ekiplerinde Kling Ai için Docker yerine Conda’yı tercih ediyorum. Docker üretime çıkacaksanız harika, ancak sadece yerel iş akışı ve sıkça kütüphane güncellemesi yapıyorsanız, Conda diskte daha hafif ve hızlıca silinip yeniden kurulabilir. Kendi ortamınızda ne daha az bozuluyorsa onu seçin.
Tekrarlayan YAML ya da boru hattı hataları görürseniz, Kling önbelleğinizi tamamen silmeyi ya da her şeyi yeni bir proje kök dizininde çalıştırmayı küçümsemeyin—izinler ve iç içe sembolik bağlantılar sorun çıkarabiliyor. Ayrıca günlük seviyesindeki ayrıntı iyidir, ama gözleriniz kanamaya başlarsa günlükleri “CRIT” veya “FATAL” ile filtreleyin.
Sonuç: Kling Ai toplu işler ve ölçek için harika, ama sabır ve iyi bir dedektiflik ister. Artıları: yıldırım hızında toplu iş senkronizasyonu, donanım haritalama esnekliği, müthiş topluluk hileleri. Eksileri: zayıf belgeler, yetersiz varsayılan hata izleri, veri formatı hassasiyeti, sürekli değişen sözdizimi (özellikle v2 sonrası). Yine de, “Klingceyi” konuşmaya başladığınızda, bazı iş akışlarında MLflow ya da Metaflow gibi araçlardan hızlıdır. Ama yapılandırmaları sürüm kontrolüne alıp ortamlarınızı anlık görüntüyle kilitlemeden “kritik görev” içeren bir işe güvenmem.
Ve sakın moralinizi bozmayın—Kling Ai sonunda usta bir pit ekibi gibi çalışıyor, ama çaylak dönemi kesinlikle zor geçiyor.