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二次元ai繪畫模型

應用場景

該解決方案可以幫助您在華為云彈性 云服務器 ECS 上基于Geek-AI構建自己的創(chuàng)作系統(tǒng)。Geek-AI是基于 AI 大語言模型 API 實現(xiàn)的 AI 助手全套開源解決方案,自帶運營管理后臺,開箱即用。集成了 OpenAI、 Azure ChatGLM、訊飛星火、文心一言等多個平臺的大語言模型。集成了 MidJourney 和 Stable Diffusion AI繪畫、音樂、思維導圖生成功能。

方案架構

該解決方案在華為云彈性云服務器 E CS 上基于開源Geek-AI構建AI智能助手。該解決方案部署架構如下圖所示:
圖1 方案架構圖

該解決方案會部署如下資源:

  • 創(chuàng)建一臺Linux 彈性云服務器 ECS,用于搭建Geek-AI創(chuàng)作系統(tǒng)。
  • 創(chuàng)建一個 彈性公網IP EIP ,用于提供訪問公網和被公網訪問能力。
  • 創(chuàng)建安全組,通過配置安全組規(guī)則,為彈性云服務器提供安全防護。

方案優(yōu)勢

  • 多功能

    支持多個平臺大語言模型,集成AI聊天機器人、AI繪畫、音樂、思維導圖生成功能。

  • 開箱即用

    完整前端應用和后臺管理系統(tǒng),裝完即用。

  • 一鍵部署

    一鍵輕松部署,即可實現(xiàn)Geek-AI創(chuàng)作系統(tǒng)應用搭建。

約束與限制

  • 該解決方案部署前,需注冊華為賬號并開通華為云,完成實名認證,且賬號不能處于欠費或凍結狀態(tài)。如果計費模式選擇“包年包月”,請確保賬戶余額充足以便一鍵部署資源的時候可以自動支付;或者在一鍵部署的過程進入費用中心,找到“待支付訂單”并手動完成支付。
  • 請確保你有AI大模型API KEY,具體信息可以參考Geek-AI添加 API KEY文檔

二次元ai繪畫模型常見問題

更多常見問題 >>
  • 模型轉換,即將開源框架的網絡模型(如Caffe、TensorFlow等),通過ATC(Ascend Tensor Compiler)模型轉換工具,將其轉換成昇騰AI處理器支持的離線模型。

  • 盤古大模型致力于深耕行業(yè),打造金融、政務、制造、礦山、氣象、鐵路等領域行業(yè)大模型和能力集,將行業(yè)知識know-how與大模型能力相結合,重塑千行百業(yè),成為各組織、企業(yè)、個人的專家助手。

  • 近年來越來越多的行業(yè)采用AI技術提升效率、降低成本,然而AI落地的過程確并不容易,AI在具體與業(yè)務結合時常常依賴于業(yè)務數(shù)據(jù)的采集、處理、模型訓練、調優(yōu)、編排、部署和運維等很多環(huán)節(jié)。華為云ModelArts是全流程AI開發(fā)平臺,包含了AI應用的開發(fā)、部署和分享交易,通過解決AI開發(fā)各個環(huán)節(jié)所遇到的核心問題,ModelArts有效解決了AI落地難的問題,將極大促進AI技術的普惠。本議題將分享ModelArts的主要關鍵技術和應用案例。

  • ModelArts是一個一站式的開發(fā)平臺,能夠支撐開發(fā)者從數(shù)據(jù)到AI應用的全流程開發(fā)過程。包含數(shù)據(jù)處理、模型訓練、模型管理、模型部署等操作,并且提供AI Gallery功能,能夠在市場內與其他開發(fā)者分享模型。

  • AI一站式開發(fā)平臺ModelArts橫空出世,零基礎AI開發(fā)人員的福音。學習本課程,帶你了解AI模型訓練,不會編程、不會算法、不會高數(shù),一樣可以構建出自己專屬的AI模型。

  • 隨著邊緣設備數(shù)量指數(shù)級增長,以及設備性能的提升,數(shù)據(jù)量爆發(fā)式增長,數(shù)據(jù)規(guī)模已由原來的EB級擴展到ZB級。數(shù)據(jù)回傳中心云處理成本太高,邊緣計算的價值已經被證明。數(shù)據(jù)在哪,計算就應在哪,人工智能正逐步向邊緣遷移,將云上AI能力下沉到邊緣節(jié)點,做到本地處理,打通AI的最后一公里。雖然邊緣AI技術的相關研究和應用都有著顯著的進展,然而在成本、性能、安全方面仍有諸多挑戰(zhàn):