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最近在业务中有一个生成一批音频的需求,尝试使用有道开源的 EmotiVoice 项目来实现。然而,在部署 EmotiVoice 的过程中,CUDA 和 PyTorch 环境配置总是有问题。经过一天的斗争,决定寻求其他解决方案。在同事的推荐下,了解到腾讯云还在内测的高性能应用服务 HAI。通过使用 HAI,整个部署过程变得无比丝滑,迅速完成了任务。这里记录一下整个过程。
高性能应用服务(Hyper Application Inventor,HAI)是一款面向 AI 和科学计算的 GPU/NPU 应用服务产品,提供即插即用的强大算力和常见环境。它可以帮助中小企业和开发者快速部署语言模型(LLM)、AI 绘图、数据科学等高性能应用,原生集成配套的开发工具和组件,大大提升应用层的开发生产效率。
HAI 服务优势:
高性能应用服务 HAI 相比传统 GPU 云服务器的主要区别和优势请参考下表:
功能类别 | GPU 云服务器 | 高性能应用服务 HAI |
---|---|---|
交付形态 | 基础的虚拟机 | 即插即用的应用 |
机型选择 | 需要了解 GPU 型号,自行选择合适机型,有不匹配风险 | 基于 AI 应用,自动匹配合适套餐 |
环境部署 | 需要自行部署驱动、CUDA、Python、Notebook 等环境依赖 | 分钟级快速启动,直接交付可用应用环境 |
资源配置 | 需要额外购买合适的云硬盘、带宽或流量 | 打包 GPU、云硬盘、带宽及网络,一键启动 |
产品入口 | 需要具备一定运维知识,登录命令行界面进行操作 | 提供 WebUI 等可视化连接方式,一键进入服务,可视化配置 |
模型甄别 | 各类模型版本繁多,难以自行挑选 | 预置最新版本的主流模型,适配套餐机型 |
资源下载 | 部分访问可能遇到网络拥塞问题 | 跨境线路自动择优,支持学术资源平台访问、下载加速 |
HAI 应用场景:
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