テンセントのクラウドアカウントの購入: GPUサーバのワンクリック配置すみやかDiffusionとDeepSeek実技ガイド
AI絵画や地元の言語モデルをプレイしたい多くの友人にとって、一番頭が痛いのは
環境設定
。環境設定時にCUDAバージョンの競合、PyTorch依存エラー、モデルのダウンロード中断などの問題が発生し、初心者の90% を説得するのに十分です。
では、これらの基礎的な煩雑な細部を避けて、「すぐに使える」ことを実現する方法はありますか?
答えは「はい」です。腾讯クラウドのGPUクラウドサーバ (HAIまたはGNシリーズ) を使用して、プリセットされたアプリケーションミラーまたはDockerコンテナと合わせて、最速で数分で自分のものを作ることができます
安定性Diffusion(AI描画)
または
DeepSeek(大言語モデル)
専属プライベートサービス。
本論文では、ハンドルを持って全プロセスの配置を完成させ、初心者も成功できることを保証する。
一、準備作業: サーバ選定とインフラ配置
始める前にインフラを用意する必要があります。AIモデルを導入することは、計算リソース (特にビデオメモリ) にハードな要求がある
安定性Diffusion (sdwebui/comfy ui): 推奨ビデオメモリ $ \ ge8 \ text{GB}$ (NVIDIA T4やV100/a 10など) メモリ $16 \ text{GB}$ 以上。
DeepSeek蒸留版(7b/14b): ビデオメモリ $ \ ge 16 \ text{GB}; 大きなパラメータバージョンを実行するには、より高いGPUインスタンスを構成する必要があります。
1.アカウントと権限の設定
クラウド環境がまだない場合は、まずアカウント登録と実名認証を完了する必要があります。企業チームや一括購入が必要な企業ユーザーに対しては、正規ルートで行うことをお勧めします
テンセントクラウドアカウントの購入
より良いアーキテクチャのコンサルティングサポートと特別割引を受けるために、開通しました。
2.GPUインスタンスの作成
腾讯クラウドコンソールにログインし、GPUクラウドサーバまたは高性能アプリケーションサービス (HAI) ページにアクセスします。
地域を選ぶ。
主な構成: オペレーティングシステム/ミラー: Ubuntu 20.04/22.04 + NVIDIA CUDA 11.8/12.xを内蔵した基本ミラーを直接選択するか、AI環境がプリインストールされたアプリケーションミラーを直接選択します。ネットワークとセキュリティグループ: 必要なポート (SDの7860ポート、Ollama/DeepSeekの11434または8080ポートなど) を開放します。
二、シーン一: ワンクリック配置安定性Diffusion(AI描画)
いつでも呼び出すAI画室を持ちたい場合は、次の手順で操作できます
方法1: プリインストールされたミラーを使用する
(最速、初心者向け)
腾讯雲がHAIインスタンスを作成するときは、アプリケーションテンプレートで直接チェックする
Table Diffusion WebUI
。
導入が完了すると、コンソールは自動的にアクセスリンクを生成し、クリックするとWebUIインターフェイスに入り、コマンドラインもノックしなくなります。
方法2: Dockerコンテナに基づく導入 (推奨、柔軟制御)
標準的なLinux GPUインスタンスを選択した場合は、Dockerを使用して環境を高速に引き出すことをお勧めします
#1.ビデオカードのドライバをマウントし、SDコンテナを実行します
Docker run -d --gpus all \
-P 7860:7860 \
-V/data/sd-model:/app/model \
--Name sd-webui \
ヤンミツ/sd-webui: latests
小さな投稿者: モデルファイルは通常大きく、クラウドハードドライブを購入して/dataディレクトリにマウントすることをお勧めします。さまざまなCheckpoint (sd1.5、SDXL、control netなど) とLoraモデルを簡単に保存できますシステムの爆発を防ぐ。
設定が完了したら、ブラウザでアクセスします
http:// あなたのサーバIP:7860
創作を始めることができます。
三、シーン二: ワンクリックでDeepSeekプライベート大モデルを配置する
DeepSeekは現在のオープンソース大モデルのリーダーです。DeepSeekを腾讯クラウドGPUサーバに導入すると、データのプライバシーを保証し、APIを介して自分のビジネスシステムにアクセスできる。
ここでは使用をお勧めします
Ollama Open-WebUI
の組み合わせで、ChatGPTのようなインタラクティブインターフェースを作ります。
ステップ1: OllamaをインストールしてDeepSeekをプルする
サーバにログインした後、公式のワンクリックインストールスクリプトを実行します
システムは自動的にモデルをダウンロードしてロードします。この時点で端末でDeepSeekと会話できるようになりました!
手順Open-WebUI可視化インタフェースの導入
端末の会話は直感的ではありません。Dockerを使って美しいWebインターフェイスを引き出します
導入が完了したら、ブラウザを開いてhttp:// あなたのサーバIP:8080にアクセスし、管理者アカウントを登録した後、ダウンロードしたばかりのdeepseek-r1:7bを選択しますスピードと完全にプライベートなAI q & a体験を楽しむことができます!
四、よく見られる踏み穴点と性能最適化のヒント
メモリオーバーフロー (OOM)SD最適化: 起動パラメータに -- medvramまたは -- low vramを追加します。
少量の性能損失と引き換えに、ビデオメモリの占有率が大幅に低下しました。Help.aliyun.com DeepSeek最適化: GPUビデオメモリに基づいて量子化バージョンを選択します。Alibaba cloudドキュメント
帯域幅の制限により、モデルのダウンロードが遅くなります。トラフィックで決済されているため、広い帯域幅で数分以内に数十GBのモデルをダウンロードでき、使い終わったら下げたりシャットダウンしたりして、コストパフォーマンスが非常に高い。
データの永続化とセキュリティは、セキュリティグループでポートにIPアクセスホワイトリストを設定するか、プライベートGPUが他の人にスキャンされて計算力を盗用されないようにするために、Basic Authパスワード認証を設定することを覚えています。
まとめ
腾讯クラウドGPUクラウドサーバの計算力の優位性を利用して、Dockerと既成の鏡像に合わせて、ワンクリックで画像を生成しても、ローカルの大モデル知識ベースを構築しても、すでに手に入るようになった。
大量の導入ニーズがあり、プライベート・クラウド・アーキテクチャを柔軟に導入する必要がある企業に対しては、事前にリソース計画を立て、コンプライアンスを確認することをお勧めします
テンセントクラウドアカウントの購入
サービスサポートチャネルと、計算力コストを削減しながら、輸送効率を確保する。今すぐコンソールを開いて、最初のAIサーバを構築しましょう!
