SD-AI绘画云端部署教程

简介: 在 AutoDL上安装 Stable Diffusion,就可以在云端运行程序。这不仅可以帮你提高计算速度,还可以节省大量的时间和金钱

首先:

我们访问AutoDL的官网

注册账号即可:image.png

然后点击右上角控制台,点击  容器实例  租用容器

image.png

选择任意地区空闲的机器,选择显卡(这里用3090演示)

image.png

往下找,选择社区镜像,输入nov(推荐使用nov这个整合的挺完整)

image.png

选择nov的v10版本(最新版本)

image.png

点击创建

image.png

等待创建完成开机即可

image.png

到这里我们就创建好了云端,那我们怎么才能使用stable-diffusion绘画呢?

选择第一个:  JupyterLab

image.png

进入后很重要哦,操作这两个步骤.

image.png

提示:"移动完成" 刷新页面即可

image.png

刷新页面再次进入以后,点击右侧选择 xl_env

image.png

切换完成启动:

image.png

这里就是主界面了,在这里记着点击"移动到数据盘"

image.png

勾选这两个,点击运行WebUi

image.png

等待加载完成

image.png

启动完毕后点击自定义服务访问sd

image.png

打开即可访问我们的stable-diffusion啦!

目录
相关文章
|
7天前
|
人工智能 并行计算 安全
从零到一,打造专属AI王国!大模型私有化部署全攻略,手把手教你搭建、优化与安全设置
【10月更文挑战第24天】本文详细介绍从零开始的大模型私有化部署流程,涵盖需求分析、环境搭建、模型准备、模型部署、性能优化和安全设置六个关键步骤,并提供相应的示例代码,确保企业能够高效、安全地将大型AI模型部署在本地或私有云上。
64 7
|
7天前
|
人工智能 安全 网络安全
揭秘!大模型私有化部署的全方位安全攻略与优化秘籍,让你的AI项目稳如磐石,数据安全无忧!
【10月更文挑战第24天】本文探讨了大模型私有化部署的安全性考量与优化策略,涵盖数据安全、防火墙配置、性能优化、容器化部署、模型更新和数据备份等方面,提供了实用的示例代码,旨在为企业提供全面的技术参考。
32 6
|
10天前
|
人工智能 数据安全/隐私保护 UED
RAG让AI大模型更懂业务解决方案部署使用体验
根据指导文档,部署过程得到了详细步骤说明的支持,包括环境配置、依赖安装及代码示例,确保了部署顺利进行。建议优化知识库问题汇总,增加部署失败案例参考,以提升用户体验。整体解决方案阅读与部署体验良好,有助于大型语言模型在特定业务场景的应用,未来可加强行业适应性和用户隐私保护。
41 5
|
8天前
|
人工智能 分布式计算 数据可视化
大模型私有化部署全攻略:硬件需求、数据隐私、可解释性与维护成本挑战及解决方案详解,附示例代码助你轻松实现企业内部AI应用
【10月更文挑战第23天】随着人工智能技术的发展,企业越来越关注大模型的私有化部署。本文详细探讨了硬件资源需求、数据隐私保护、模型可解释性、模型更新和维护等方面的挑战及解决方案,并提供了示例代码,帮助企业高效、安全地实现大模型的内部部署。
24 1
|
8天前
|
人工智能 分布式计算 数据可视化
大模型私有化部署全攻略:硬件需求、数据隐私、可解释性与维护成本挑战及解决方案详解,附示例代码助你轻松实现企业内部AI应用
【10月更文挑战第23天】随着人工智能技术的发展,大模型在各领域的应用日益广泛。然而,将其私有化部署到企业内部面临诸多挑战,如硬件资源需求高、数据隐私保护、模型可解释性差、更新维护成本高等。本文探讨了这些挑战,并提出了优化硬件配置、数据加密、可视化工具、自动化更新机制等解决方案,帮助企业顺利实现大模型的私有化部署。
25 1
|
13天前
|
Serverless 数据安全/隐私保护 前端开发
大模型代码能力体验报告之贪吃蛇小游戏《一》:Claude.ai篇 - 生成、预览和快速部署的serverless一条龙
本文介绍了通过Claude.ai生成并优化Web版贪吃蛇游戏的过程,展示了其强大的代码生成功能及用户友好的界面设计。从初始版本的快速生成到根据用户反馈调整游戏速度,再到提供多种实用工具如文件管理、版本控制和一键部署,Claude.ai不仅是一个代码助手,更像是一个全面的serverless开发平台。文中还呼吁国内厂商关注此类技术的发展。
|
17天前
|
自然语言处理 IDE 测试技术
通义灵码史上最全使用教程:秀一秀AI编程新肌肉
通义灵码是阿里云推出的一款智能编码辅助工具,基于通义大模型,提供行级/函数级实时续写、自然语言生成代码、单元测试生成、代码优化、注释生成、代码解释、研发智能问答、异常报错排查等功能。它支持 Visual Studio Code 和 JetBrains IDEs,适配多 IDE 原生设计,帮助开发者高效、流畅地编码。官方提供了详细的下载和安装指南,以及丰富的功能介绍和使用指南。
119 3
|
18天前
|
数据采集 人工智能 算法
《AI大模型助力客户对话分析》部署心得
该方案详细介绍了AI客服对话分析的实践原理和实施方法,涵盖从数据预处理到模型训练、预测的关键步骤。但技术细节和实施步骤的具体性不足,如模型训练算法、参数调优方法、数据预处理步骤等需要补充。部署体验中,环境配置和参数设置的指导不够明确,建议提供详细的环境配置指南和参数说明。示例代码可作为模板使用,但在函数计算部署中可能存在环境配置不匹配、依赖库冲突等问题。方案基本满足对话分析需求,但在模型泛化能力、实时分析、可视化界面及数据安全等方面仍有提升空间。
|
5天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 人工智能
AI赋能教育:深度学习在个性化学习系统中的应用
【10月更文挑战第26天】随着人工智能的发展,深度学习技术正逐步应用于教育领域,特别是个性化学习系统中。通过分析学生的学习数据,深度学习模型能够精准预测学生的学习表现,并为其推荐合适的学习资源和规划学习路径,从而提供更加高效、有趣和个性化的学习体验。
38 9
|
3天前
|
人工智能 JSON API
阿里云文档智能 & RAG解决方案:提升AI大模型业务理解与应用
阿里云推出的文档智能 & RAG解决方案,旨在通过先进的文档解析技术和检索增强生成(RAG)方法,显著提升人工智能大模型在业务场景中的应用效果。该方案通过文档智能(Document Mind)技术将非结构化文档内容转换为结构化数据,提取文档的层级树、样式和版面信息,并输出为Markdown和Json格式,为RAG提供语义分块策略。这一过程不仅解决了文档内容解析错误和切块丢失语义信息的问题,还优化了输出LLM友好的Markdown信息。方案的优势在于其多格式支持能力,能够处理包括Office文档、PDF、Html、图片在内的主流文件类型,返回文档的样式、版面信息和层级树结构。
24 2

热门文章

最新文章