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GPU 使用的“痛点”大揭秘
算力切换不灵活
在一些 GPU 服务中,用户可能面临算力切换不灵活的问题。如果需要更改算力或节点,可能需要花费大量时间进行环境配置或数据迁移,这不仅影响了工作效率,还可能增加了额外的成本。
团队管理功能缺失
一些 GPU 服务平台缺乏有效的团队管理功能。管理员可能无法方便地管理团队成员的配额、资源分配以及任务进度,这可能导致资源分配不均、成本超支或项目进度延误等问题。
成本效益不高
传统的 GPU 使用模式往往采用固定的算力配置,这可能导致用户在开发阶段使用高性能 GPU 而浪费资源,或在训练阶段因算力不足而延长周期。 此外,计费方式可能不够灵活,无法按实际使用情况(如分钟)计费,从而增加了用户的成本负担。
社区资源不足
在某些 GPU 服务中,用户可能难以找到丰富的数据集和模型资源。这限制了用户在深度学习领域的研究和应用,也增加了他们自行收集和处理数据的难度。 此外,缺乏与主流社区(如Hugging Face)的直接连接,也可能使用户错过最新的技术进展和工具。
趋动云:AI开发训练的首选平台,解锁高效便捷的创新体验优势
趋动云 VirtAI Cloud 是业内首个 AI 算力池化云服务,以“连接算力 · 连接人”为使命,发挥趋动科技在 AI 算力池化领域的深厚积累,高性能、高效率、低成本地调度分布在全球的算力,就像电网连接各个发电厂。
同时,借助趋动云提供的 AI 开发和训练管理平台功能大幅降低 AI 算法工程师的使用成本,为企业、科研和个人AI开发者提供按 需使用的开发和训练服务。
➬不能拒绝的趋动云
快速切换:无需更改环境或迁移数据,即可秒级换算力、换节点。 团队管理:管理员拥有管理空间成员金额配额、资源配额、任务进度等权限。 省钱:小实例开发、大实例训练,秒级切换,按分钟计费。 社区:公开数据集和模型全覆盖,huggingface镜像站直通。
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➬趋动云热门项目分享
𝔸.音频生成大模型项目FunAudioLLM
FunAudioLLM 是阿里开源的语音处理模型,包含 SenseVoice 和 CosyVoice 两个模型。可以实现 5 种语言生成,以及 50 种语言无缝翻译,还能识别语音情绪。
FunAudioLLM 模型已经在趋动云『社区项目』上线,并在近期热门项目中居于榜首,直接搜索 FunAudioLLM 点击克隆就可以直接使用了。
𝔹.快手可图【Kolors】AI绘画国产之光
Kolors 是快手开源的文生图大模型,支持中英文双语,生成效果比肩 Midjourney-v6 水平,支持长达 256 字符的文本输入,具备英文和中文写字能力。
Kolors 模型在趋动云『社区项目』也已上线,并且赢得了众多开发者的青睐,纷纷克隆,沉浸于探索其卓越的 AI 绘画功能。
ℂ.部署【stable-diffusion-webui】
SD WebUI 一直是一个备受推崇的经典项目。在『社区项目』尚未推出之前,就已经发布了该项目在趋动云上的的部署教程。而随着『社区项目』的推出,部署 SD WebUI 变得更加便捷高效,现在只需一键操作,即可轻松完成部署。
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