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基於騰訊雲高效能套用服務HAI,快速搭建AI繪畫環境介紹

2024-03-30資訊


AI繪畫相信大家都不陌生,有很多朋友想自己搭建一個AI繪畫模型,考慮到復雜的部署和需要高效能伺服器支撐,不得不暫時擱置自己行動。這裏給大家介紹騰訊雲高效能套用服務HAI,可以幫助大家省去了復雜的部署和昂貴的伺服器成本。輕松擁有自己的AI繪畫模型。大家一起來看看吧!

1、什麽是HAI服務

HAI(Hyper Application Inventor)騰訊推出的一款面向 AI 和科學計算的 GPU/NPU 套用服務產品,提供隨插即用的強大算力和執行環境,配置部署非常方便。可以讓中小企業和開發者輕松部署語言模型(LLM)、AI 繪圖、數據科學等高效能套用。

2、HAI服務的優勢

2.1 簡單易用

使用者可以忽略計算、網路和儲存等基礎設施的配置流程的學習成本,視覺化的操作方式,大大降低了雲服務操作和管理的復雜度。

2.2 快速部署

支持多種 AI 環境快速部署,如 StableDiffusion、ChatGLM-6B等,使用者只要熟悉模型就可以輕松完成業務需求。

2.3 靈活性高

支持 AI 模型及例項環境進行靈活配置。可進行內部開發、業務測試,或對外提供業務服務。

2.4 多種使用方式

除傳統連線方式外,支持透過 jupyterlab、WebUI 等方式一鍵啟動,提供更貼合使用場景的登入方式。

2.5 算力種類豐富

提供多種算力套餐選擇,使用者可以根據自己的使用場景選擇適合自己的場景。

3、套用場景

3.1 AI 作畫

高效能套用服務 HAI 使用者可以使用高效能套用服務快速地部署和最佳化 AI 繪畫模型。並且偏好設定 Stable Diffusion 等主流 AI 作畫模型及常用外掛程式。

3.2 AI 寫作

使用者可以快速部署和執行大型語言模型,比如LLAMA2、ChatGLM 等,進行自然語言處理任務,支持文本生成、情感分析等。部署成本低、效能穩定性、可靠。

3.3 AI 開發測試

預配置環境支持大多數流行的 AI 框架和工具,如 TensorFlow、PyTorch 等,使得開發者可以專註於演算法設計和模型最佳化。方便使用者進行新演算法的原型開發、模型微調與遷移學習、深度學習框架的交叉測試等。

3.4 數據科學

偏好設定了 Notebook、Python 環境,以及主流分析軟體,使用者可以進行數據科學分析等方面的研究。

4、使用體驗

首先登入騰訊雲官網,進入產品詳情界面

https://cloud.tencent.com/act/pro/hai?from_column=20421&from=20421

大家根據自己需求選購 需要的套餐。這裏以第一個套餐為例,演示具體的購買流程。

購買成功如下圖:

購買成功後,我們進入產品控制台,首次進入選擇同意授權按鈕。

然後我們新建算力,點選新建算例按鈕,進行下一步操作。

這裏選擇GPU基礎型,地區大家可以根據所在地選擇進的即可。然後點選立即購買按鈕

接找系統開始建立服務,時間預計2~5分鐘。

建立成功之後效果如下圖展示:

算力連線有兩種方式可以進入: Terminal 連線算力方式有Gradio WebUl、JupyterLab兩種。這裏以Gradio WebUl的方式進行體驗。點選Gradio WebUl下拉選單。

進入 Stable Diffusion 模型界面,透過該界面直接輸入相關資訊可以進行AI繪畫等相關操作。

比如輸入如下提示詞

1girl, (silver long hair), purple eyes, glasses, lipstick, (yellow business_suit:1.4), slim body, (walking), street_background, looking at viewer, (masterpiece:1. 4, best quality), unity 8k wallpaper, ultra detailed, beautiful and aesthetic, perfect lighting, detailed background, realistic, solo, perfect detailed face, detailed eyes, highly detailed,

生成效果如下圖:

支持擴充套件界面如下圖:

首先選擇一個圖片,然後選擇放大演算法,比例這裏設定為3.然後點選生成就可以得到一張分辨率3倍的圖片,可以下載後看下效果。

還可以進行指定比例縮放,選擇好圖片,需要輸入縮放的寬度高度,然後點選生成既可以得到指定比例的圖片了。 具體如下圖:

5、總結

總體來說騰訊雲高效能套用服務 HAI 從使用體驗、部署成本、執行效率、上手速度這幾個方面來說還是非常值得推薦的。使用者不需要考慮復雜繁瑣的環境配置,就可以搭建好自己需要的AI模型環境。感興趣的朋友也可以親自體驗一下。

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