autodl算力云跑自己模型（算力云图计划）

本文目录一览：

1、AutoDL部署ChatGLM2详细教程
2、AutoDL快速入门使用教程
3、ai绘图需要什么样的电脑配置,有没有可以流畅运行ai绘图工
4、...Studio、MegStudio、Colab、Featurize、AutoDL】
5、基于AutoDL的ChatGLM3-6b部署实践
6、基于AutoDL的ChatGLM3-6b部署微调实践(全流程)

AutoDL部署ChatGLM2详细教程

1、登录已购买的服务器，点击JupyterLab进入控制台。下载ChatGLM2模型，建议提前从加速网站下载，避免慢速下载。创建“chatglm2-6b”目录用于存储模型，并在该目录下执行下载命令。同时，创建“chatglm2-6b-code”目录存放模型代码，下载运行依赖。进入该目录后，执行相关命令下载代码。

2、权重文件在下载过程中可能出现中断，可以稍作等待或重新执行下载命令。下载完成后，autodl-tmp/ChatGLM3/chatglm3-6b文件夹下的文件应与Hugging Face中Files and Versions提供的文件一致。

3、安装步骤分为三种方式：autoDL、docker和本地部署。本地部署虽然较为麻烦，但能提供更灵活的调试环境和深入了解项目运行机制的机会。本地部署前需确保硬件配置满足需求，如处理器、内存、显卡和硬盘等。推荐配置需考虑模型运行速度和流畅体验，同时为Embedding模型和历史记录预留额外显存空间。

AutoDL快速入门使用教程

打开jupyter，在autodl-tmp文件夹中查看上传的.zip压缩文件。新建启动页，打开终端窗口。注意文件路径问题，进行解压缩操作。模型训练通过pip命令安装所需包，使用cd命令切换文件目录，运行程序（例如python train.py）进行模型训练。

创建GPU实例首先，登录你的账号，进入算力市场或通过控制台，选择适合的GPU类型，如TITAN Xp。接着，配置镜像，包括框架、版本、Python和CUDA版本，点击创建。实例启动后，你可以管理其状态，如关机、重启或无卡模式。

首先登陆AutoDL官网，找到算力市场租用服务器。租用后点击控制台，查看容器实例，获取服务器信息。使用专业版PyCharm，进行以下设置：打开PyCharm设置，进入项目下的Python Interpreter。点击设置，添加新配置。复制服务器登陆指令，填写相关信息：Host、Port、Username，点击添加。

要使用AutoDL远程服务器连接PyCharm运行代码，首先需要租用AutoDL的服务器。在官网的算力市场选择合适的服务器，登录控制台后找到你的服务器信息。接下来，确保你拥有PyCharm的专业版本。在PyCharm中，找到项目设置下的Python Interpreter，点击添加。

登录已购买的服务器，点击JupyterLab进入控制台。下载ChatGLM2模型，建议提前从加速网站下载，避免慢速下载。创建“chatglm2-6b”目录用于存储模型，并在该目录下执行下载命令。同时，创建“chatglm2-6b-code”目录存放模型代码，下载运行依赖。进入该目录后，执行相关命令下载代码。

注册并登录AutoDL平台。访问autodl.com/home，填写注册信息后，即可轻松登录。登录后，点击“算力市场”，查看资源列表。选择地区时，确认是否有需要的GPU型号，如RTX A5000，确保算力需求得到满足。根据算力需求选择合适的GPU型号和数量，合理分配资源。完成主机选择后，根据实际需求，决定是否扩展数据盘。

autodl算力云跑自己模型（算力云图计划）

ai绘图需要什么样的电脑配置,有没有可以流畅运行ai绘图工

总之，要充分发挥AI画图软件的功能，电脑配置至关重要。选择适当的处理器、内存、显卡、存储设备和显示器，可以提供流畅、高效和准确的绘图体验。

AI绘图对电脑配置有一定的要求，特别是显卡性能。

使用PS（Photoshop）和AI（Illustrator）软件需要一定的电脑配置来保证软件的流畅运行和效率。常用PS/AI的，建议i3处理器起步即可，内存8GB，固态硬盘最好一个，独显一般没必要，非要加的话入门级独显即可。主要用到的软件是AE/Maya/3DSMAX，一般就是做特效、后期的人员。

AI绘图电脑配置，重点在于显卡。显卡性能决定绘图效率与分辨率，CPU和内存适配即可，预算允许下可适当提升。显卡算力影响绘图速度，显存大小决定分辨率与是否爆显存。Stable Diffusion测试显示，近几代N卡在AI绘图性能上领先，A卡如RX 7900XTX与RTX 3070水平相当。

选择AI绘图工具时，电脑配置是关键因素之一。两款主流AI绘图工具，Stable Diffusion与Midjourney，对配置有着不同需求。Stable Diffusion对电脑性能要求较高，尤其是本地部署时，轻薄笔记本可能无法满足流畅运行的需求。

...Studio、MegStudio、Colab、Featurize、AutoDL】

在探索云算力平台的众多选项中，让我们深入剖析几个备受瞩目的选择：Featurize、AI Studio、MegStudio、Colab和AutoDL。首先，让我们看看Featurize，它的价格亲民，预装了Tensorflow和Pytorch，为用户提供多样化的GPU/CPU配置，20GB的免费云空间无疑是它的亮点。

AI Studio作为百度提供的服务，提供免费Tesla V100资源，适合学生和新手用户，平台配置了丰富的教程和学习资源。然而，它仅支持百度自家的PaddlePaddle框架，限制了用户的选择，同时存在数据安全问题，且存在算力需求问题。