Morgenflügel Weisewolke

Was ist Chenyu Zhiyun?

Chenyu Zhiyun ist eine GPU-Cloud-Rechenplattform für KI-Lernen, -Kreation, -Training, -Schlussfolgerung sowie Unternehmensanwendungen.

Benutzer können nach Bedarf exklusive GPU-Instanzen erstellen und mithilfe von vorgefertigten Images Umgebungen wie ComfyUI, Stable Diffusion und Jupyter schnell ausführen.

Hauptfunktionen

• Miete einer exklusiven GPU-Cloud-Instanz.
• Rechenleistung nach Bedarf oder in Abständen kaufen.
• Wählen Sie ein vorkonfiguriertes Image aus dem AI-App-Store aus.
• Starten Sie die Stable Diffusion WebUI.
• ComfyUI ausführen und Workflows verwalten.
• Code und Modelle über Jupyter verwalten.
• Laden Sie Modelle, LoRA und Projektdateien hoch.
• Trainingsbilder und -videos für LoRA.
• Schnelle Erstellung von Bildern und Videos.
• Erstellen von wiederverwendbaren AI-Workflows.
• Verwaltung von Instanzen über offene APIs.
• Angebote für die Privatisierung von Unternehmen.

Für welche Benutzer geeignet

• Kunden für KI-Bildgenerierung: Keine hochwertige lokale Grafikkarte erforderlich.
• ComfyUI-Ersteller: Schnelle Nutzung der vorinstallierten Umgebung.
• Modelltrainer: Ausführung von LoRA- und Feinabstimmungsaufgaben.
• Studenten und Lehrer: Durchführung von AI-Experimenten und Unterricht.
• Hochschulen und Forschungseinrichtungen: Verwaltung von Rechenressourcen für wissenschaftliche Forschung.
• Forschungseinrichtungen: Ausführung von Training- und Schlussfolgerungsaufgaben.
• KI-Unternehmen: Implementierung von Modellen und Anwendungs-Diensten.
• Entwickler: Automatische Verwaltung der Rechenleistung über API.

Anleitung zur Verwendung von Chenyu Zhiyun

1. Registrieren Sie ein Konto bei Chenyu Zhiyun.
2. Führen Sie die Anmeldung mit echten persönlichen Daten gemäß den Vorgaben durch.
3. Geld aufladen oder Rechenleistungskarten vorbereiten.
4. Wählen Sie die Abrechnung nach Verbrauch oder per Paketzeitraum.
5. Überprüfen Sie die aktuellen verfügbaren GPU-Modelle.
6. Vergleichen Sie den Arbeitsspeicher, die Leistung und den Preis.
7. Wählen Sie ein Spiegelbild aus dem App Store aus.
8. Systemlaufwerk und Datenträger einrichten.
9. Erstellen und Starten einer GPU-Instanz.
10. Öffnen Sie die WebUI, ComfyUI oder Jupyter.
11. Laden Sie Modelle und Projektdateien hoch.
12. Führen Sie kleine Aufgaben aus, um die Umgebung zu überprüfen.
13. Überwachen des Arbeitsspeichers, des Betriebszustands und des Saldo.
14. Laden Sie die Ergebnisse herunter und speichern Sie die wichtigen Daten.
15. Schalten Sie den Rechner nach Abschluss der Aufgabe rechtzeitig aus oder geben Sie die Ressourcen frei.

KI-App-Store

Der AI-App-Store bietet vorkonfigurierte POD-Images, wodurch die Zeit, die Benutzer für die Konfiguration von Treibern, Frameworks und Erstellungstools aufwenden müssen, reduziert wird.

ComfyUI-Cloud-Tutorial

1. Wählen Sie eine GPU mit ausreichendem VRAM.
2. Erstellen Sie eine Image-Instanz mit ComfyUI.
3. Starten Sie die Instanz und öffnen Sie den Schnellzugriff.
4. Importieren des Workflow-Files.
5. Überprüfen Sie fehlende benutzerdefinierte Knoten.
6. Laden Sie Checkpoint, VAE und LoRA hoch.
7. Anpassung des Modellpfades und der Knotenparameter.
8. Verwenden Sie einen Test-Workflow mit niedriger Auflösung.
9. Beobachten Sie den Arbeitsspeicher und die Laufzeit.
10. Nach Bestätigung des Ergebnisses werden die Ausgangsparameter erhöht.
11. Laden Sie das Ausgabebild oder Video herunter.
12. Speichern Sie das Modell und den Workflow vor dem Herunterfahren.

Pfad zu den Stable Diffusion-Dateien

Die offiziellen Anleitungen geben die üblichen Ausgabeverzeichnisse an; der tatsächliche Pfad kann jedoch je nach Version des Images variieren.

Vorbereitung für LoRA-Training

• Stellen Sie sicher, dass die Trainingsmaterialien eine legale Lizenz haben.
• Entfernen von doppelten und minderwertigen Bildern.
• Einheitliche Größen, Etiketten und Bezeichnungen.
• Wählen Sie die Spezifikationen des Arbeitsspeichers entsprechend dem Grundmodell aus.
• Zuerst werden kleine Datensätze und eine geringe Anzahl an Schritten zum Testen verwendet.
• Speichern der Trainingsparameter und Modellversion.
• Regelmäßige Exportierung von Zwischenprüfpunkten.
• Überprüfung von Überanpassung, Personen- und Marktrisiken.

Wie wählt man eine GPU aus?

Preise und Abrechnung von Chenyu Zhiyun

Die GPU-Modelle, der Bestand sowie der Echtzeit-Preis können sich ändern. Auf der offiziellen Preisseite wird darauf hingewiesen, dass die angezeigten Preise immer den aktuellen Angaben in der Konsole entsprechen müssen.

Hinweise zur Abrechnung nach Verbrauch

• Ab dem Start wird gebührenpflichtig.
• Es wird nicht nur dann abgerechnet, wenn die GPU unter Volllast arbeitet.
• Nach dem Herunterfahren werden GPU-Ressourcen in der Regel nicht reserviert.
• Beim erneuten Start kann es zu einem Lagerausfall kommen.
• Die Auf- und Abbauoptionen sowie die Erweiterung der Platte ändern die Kosten.
• Ein unzureichender Saldo kann die Ausführung der Aufgabe beeinträchtigen.
• Bei langfristiger, kontinuierlicher Anwendung sollte der Verpackungsrhythmus verglichen werden.

Hinweise zur Abrechnung nach Paketzeitraum

• Kosten können täglich, wöchentlich, monatlich oder jährlich im Voraus bezahlt werden.
• Die gekauften GPUs bleiben auch nach dem Herunterfahren erhalten.
• Nach Ablauf der Frist wird die Instanz deaktiviert.
• Ob die Daten langfristig aufbewahrt werden, wird nach den aktuellen Regeln festgelegt.
• Prüfen Sie den Endzeitpunkt der Überprüfungen vor der Verlängerung.
• Auch in Ruhezeit wird der Zykluswert verbraucht.

Methoden zur Kostenkontrolle

1. Erst sollte die tatsächliche Laufzeit mit kleinen Aufgaben gemessen werden.
2. Erhalten Sie Aufzeichnungen über die Lade- und Generierungszeit des Modells.
3. Wählen Sie die niedrigste geeignete Spezifikation für den Grafikspeicher aus.
4. Einstellen des automatischen Herunterfahrens nach Abschluss der Aufgabe.
5. Vermeiden Sie, dass die Instanz frei ist, aber dennoch eingeschaltet bleibt.
6. Platzieren Sie das Modell auf der persistierenden Datendisk.
7. Langfristige Aufträge vergleichen die Preis pro Projektzyklus.
8. Überwachen Sie die Kosten über die Rechnungs-API.
9. Legen Sie ein Budget und einen Verantwortlichen für das Team fest.
10. Wöchentlich werden veraltete Instanzen und Daten bereinigt.

Offene API

Die API von Morning Feather Smart Cloud v2 ermöglicht die Verwaltung von GPU-Instanzen, Rechnungen sowie verfügbaren Ressourcen und eignet sich somit zur automatisierten Steuerung von Rechenleistung.

API-Anbindungstutorial

1. Registrieren Sie sich und vollenden Sie die Identitätsüberprüfung.
2. Gehen Sie zur API-Verwaltungsebene der Konsole.
3. Erstellen Sie eine eigene API-Schlüssel.
4. Speichern Sie den Schlüssel auf der Serverseite.
5. Abfragen nach verfügbaren Pods und GPUs.
6. Suchen Sie auf dem Image-Markt und wählen Sie ein Image aus.
7. Erstellen Sie eine Testinstanz.
8. Abfragen des Startzustands der Instanz.
9. Verbinden Sie Instanzen, um Aufgaben auszuführen.
10. Rufen Sie nach Abschluss die Stop-API auf.
11. Anfrage zur Überprüfung der Rechnungskosten.
12. Fügen Sie Zeitüberschreitung, Bandbreitenbegrenzung und Wiederholungsversuche hinzu.
13. Protokollieren Sie den Operator und die Aufgabennummer.
14. Regelmäßig rotieren und alte Schlüssel zurückziehen.

API-Sicherheit

• Exponieren Sie die Schlüssel nicht im Frontend der Webseite.
• Für Tests und Produktion werden unterschiedliche Schlüssel verwendet.
• Der Authorization-Inhalt wird im Log versteckt.
• Beschränkung der Server, die eine API aufrufen können.
• Es wird eine Genehmigung für die Erstellung von Instanzen mit hohen Kosten erforderlich.
• Einstellen von Kontostand- und Abweichungsbenachrichtigungen.
• Bei Verdacht auf einen Datenleck erfolgt umgehend ein Wechsel.

Datenverwaltung

Cloud-Instanzen können Modelle, Trainingsdaten, Kundenbilder und Ergebnisse enthalten; vor der Verwendung sollten Systemlaufwerk und persistente Daten voneinander unterschieden werden.

• Wichtige Dokumente sollten auf einer Datenscheibe gespeichert werden, die beibehalten werden kann.
• Überprüfen Sie die Regeln vor dem Herunterfahren und Freigeben der Instanz.
• Regelmäßig Modelle und Trainingsergebnisse herunterladen.
• Verwenden Sie Projektverzeichnisse, um verschiedene Kunden voneinander zu trennen.
• Entfernen Sie die persönlichen Daten aus den Materialien.
• Speichern Sie die Prüfsumme und Version des Dateis.
• Bewertung einer privaten Implementierung für sensible Daten.

Umwelt- und Netzwerkbeschränkungen

• Offiziell werden Desktop-Computer oder Laptops empfohlen.
• Die Benutzeroberfläche von Smartphones und Tablets kann unvollständig angezeigt werden.
• Es wird empfohlen, die neueste Version von Chrome zu verwenden.
• Offizielle Empfehlung: Schalten Sie keinen Proxy ein, wenn Sie die App starten.
• Proxy-Server können zu instabilen Verbindungen zur WebUI führen.
• Für offene Ports sollten Authentifizierung und Zugriffskontrolle eingestellt werden.

Konformität und Verbote

In den offiziellen Dokumenten ist das Minen auf der Plattform ausdrücklich verboten; bei Entdeckung kann das Konto gesperrt werden.

• Befolgen Sie die Dienstleistungsvereinbarungen sowie die Anforderungen an die Exportkontrolle.
• Modelle und Erweiterungen werden gemäß ihren jeweiligen Lizenzen verwendet.
• Trainieren oder erstellen Sie keine illegalen Inhalte.
• Für echte Personenmaterialien ist eine Genehmigung für das Porträt erforderlich.
• Unternehmensdaten dürfen nicht ohne Genehmigung in die Öffentlichkeit hochgeladen werden.
• Bewahren Sie Rechnungen, Belege und Aufzeichnungen der Einzelleistungen auf.

Ob Open Source

Die Chenyu Zhiyun-Plattform ist an sich ein kommerzieller Cloud-Dienst, und derzeit wurde kein offizielles Open-Source-Code-Repository für die gesamte Plattform gefunden.

Die in dem Image enthaltenen ComfyUI-, Stable Diffusion-bezogenen Komponenten sowie Krita-Plugins können Open Source sein; man sollte daher jeweils die Repositorys und Lizenzen prüfen.

Vorteile des Produkts

• Es ist nicht notwendig, hochwertige lokale GPUs zu kaufen.
• Einsatz von exklusiven Grafikkarten sowie verschiedene Abrechnungszyklen.
• Vorinstallierte Images für gängige KI-Erstellung und -Entwicklung.
• Unterstützung für Modelle, Workflows und LoRA-Training.
• APIs für die Verwaltung von laufenden Instanzen und Rechnungen.
• Eignet sich für persönliche, wissenschaftliche und unternehmerische Anwendungen.
• Eine Privatisierungs-Implementierung ist möglich.

Nutzungsbeschränkungen

• Der Preis pro GPU sowie die Bestände ändern sich in Echtzeit.
• Für Instanzen, die nach Verbrauch betrieben werden, wird bereits bei Start eine Gebühr erhoben.
• Nach dem Herunterfahren wird die GPU möglicherweise nicht mehr reserviert.
• Die Erfahrung auf mobilen Geräten kann unvollständig sein.
• Ein Proxy-Netzwerk kann zu Fehlverbindungen führen.
• Es bestehen Kompatibilitätsrisiken zwischen Spiegeln und Knoten.
• Sensible Daten benötigen einen zusätzlichen Schutz.
• Das Abbauen ist strengstens verboten.

Häufige Fragen

Was macht Chenyu Zhiyun?

Es bietet Cloud-Rechenleistung für GPU, AI-Images, Bild- und Videobearbeitung, ComfyUI, Stable Diffusion, Jupyter, LoRA-Training sowie offene APIs.

Wie wird Morning Feather Smart Cloud berechnet?

Die GPU wird nach Verbrauch, pro Tag, Woche, Monat und Jahr abgerechnet. Der Preis pro Modell ändert sich in Echtzeit und ist an den Anzeigen in der Konsole zu orientieren.

Wird nach dem Herunterfahren weiterhin Gebühren berechnet?

Nach dem Herunterfahren von Instanzen nach Verbrauch wird die Abrechnung eingestellt, doch die GPU wird nicht mehr reserviert; der Paketzeitraum ist im Voraus bezahlt, wodurch die Ressourcen auch nach dem Herunterfahren weiterhin verfügbar bleiben.

Unterstützt Chenyu Zhiyun ComfyUI?

Unterstützung: Es ist möglich, vorgefertigte ComfyUI-Images auszuwählen, Modelle und Workflows hochzuladen sowie Bild- oder Videoverarbeitungsschritte über Cloud-GPUs auszuführen.

Bietet Chenyu Zhiyun eine API an?

Die v2-API ermöglicht die Verwaltung von Instanzen, das Abfragen des Kontostands und der Rechnungen sowie den Zugriff auf Ressourcen wie Pods, GPUs und Images.

Kann Chenyu Zhiyun zum Mining verwendet werden?

Nein, die offiziellen Dokumente verbieten das Mining ausdrücklich. Bei Verstößen kann das Konto gesperrt werden.

Ist Chenyu Zhiyun eine Open-Source-Plattform?

Nein, die Plattform selbst ist ein kommerzieller Cloud-Service; die Open-Source-Komponenten in den Images müssen entsprechend ihren jeweiligen Lizenzen verwendet werden.