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GPU 使用的“痛点”大揭秘
算力切换不灵活
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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
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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
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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。
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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
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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。
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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。
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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。
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省钱:小实例开发、大实例训练,秒级切换,按分钟计费。
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社区:公开数据集和模型全覆盖,huggingface镜像站直通。
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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。
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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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