Chenyu Zhiyun

Qu’est-ce que Chenyu Zhiyun ?

Chenyu Zhiyun est une plateforme de calcul cloud GPU destinée à l’apprentissage, à la création, à l’entraînement, au raisonnement par IA, ainsi qu’aux applications d’entreprise.

Les utilisateurs peuvent créer des instances GPU exclusives selon leurs besoins, et lancer rapidement des environnements tels que ComfyUI, Stable Diffusion et Jupyter à l’aide d’images préinstallées.

Fonction principale

• Location d’instances cloud GPU exclusives.
• Acheter des ressources de calcul selon la consommation ou par période.
• Sélectionnez une image préinstallée depuis la boutique d’applications d’IA.
• Exécuter le Stable Diffusion WebUI.
• Exécuter ComfyUI et gérer les workflows.
• Gérer le code et les modèles via Jupyter.
• Télécharger les modèles, LoRA et les fichiers de projet.
• Images d’entraînement et LoRA vidéo.
• Création rapide d’images et de vidéos.
• Créer des flux de travail d’IA réutilisables.
• Gérer les instances via une API ouverte.
• Fournir des solutions de déploiement pour la privatisation d’entreprises.

À qui s’adresse-t-il

• Utilisateurs de l’art généré par IA : pas besoin de carte graphique haut de gamme locale.
• Créateur de ComfyUI : Utilisation rapide de l’environnement prédéfini.
• Entraîneur de modèle : Exécute les tâches LoRA et de fine-tuning.
• Élèves et enseignants : mener des expériences et des cours sur l’IA.
• Établissements d’enseignement supérieur : gestion des ressources de calcul pour la recherche.
• Institutions de recherche : Exécutent des tâches d’entraînement et de raisonnement.
• Entreprises d’IA : déploiement de modèles et services d’applications.
• Développeur : Gestion automatique de la puissance de calcul via une API.

Guide d'utilisation de Chenyu Zhiyun

1. Inscrivez-vous à un compte Chenyu Zhiyun.
2. Veuillez effectuer l’authentification par identité réelle comme requis.
3. Recharger le solde ou se préparer à une carte de puissance de calcul.
4. Choisissez la facturation au forfait ou par période.
5. Voir les modèles de GPU disponibles en temps réel.
6. Comparer la mémoire vidéo, les performances et le prix.
7. Sélectionnez l’image dans la boutique d’applications.
8. Définir le disque système et le disque de données.
9. Créer et lancer une instance GPU.
10. Ouvrez WebUI, ComfyUI ou Jupyter.
11. Télécharger les modèles et les fichiers de projet.
12. Exécuter une petite tâche pour valider l’environnement.
13. Surveiller la mémoire vidéo, l’état de fonctionnement et le solde.
14. Téléchargez les résultats et sauvegardez les données importantes.
15. Éteignez l’appareil ou libérez les ressources dès la fin de la tâche.

Magasin d’applications IA

La boutique d’applications IA propose des images POD préinstallées, réduisant le temps nécessaire aux utilisateurs pour configurer eux-mêmes les pilotes, les frameworks et les outils de création.

Tutoriel ComfyUI en cloud

1. Choisir une GPU avec suffisamment de mémoire vidéo.
2. Créer une instance d’image avec ComfyUI.
3. Démarrer l’instance et ouvrir l’accès rapide.
4. Importer le fichier de flux de travail.
5. Vérifier les nœuds personnalisés manquants.
6. Télécharger les Checkpoints, VAE et LoRA.
7. Modifier le chemin du modèle et les paramètres des nœuds.
8. Utiliser le flux de travail de test à faible résolution.
9. Observer la mémoire vidéo et le temps d’exécution.
10. Augmenter les spécifications de sortie une fois le résultat confirmé.
11. Télécharger l’image ou la vidéo de sortie.
12. Enregistrez le modèle et le flux de travail avant d’éteindre.

Emplacement du fichier Stable Diffusion

Le tutoriel officiel indique les répertoires de sortie courants, mais le chemin réel peut encore varier en fonction de la version de l’image.

Préparation à l’entraînement LoRA

• Vérifier que les matériaux d’entraînement disposent d’une autorisation légale.
• Supprimer les images redondantes et de faible qualité.
• Uniformiser les dimensions, les étiquettes et la nomenclature.
• Choisir la spécification de la mémoire vidéo en fonction du moule de base.
• Commencez par tester avec de petits volumes de données et un faible nombre d’étapes.
• Enregistrer les paramètres d’entraînement et la version du modèle.
• Exporter régulièrement les points de contrôle intermédiaires.
• Vérification du surapprentissage, des risques liés aux personnages et aux marques.

Comment choisir une GPU

Prix et facturation de Chenyu Zhiyun

Les modèles de GPU, les stocks et les prix unitaires en temps réel peuvent varier ; il est indiqué sur la page des prix officiels de se référer à l’affichage actuel de la console.

Précautions concernant le paiement à l’utilisation

• La facturation commence dès le démarrage.
• La facturation n’a lieu pas seulement lorsque la GPU est à pleine charge.
• Après l’arrêt, les GPU à consommation variable ne sont généralement pas réservés.
• Un redémarrage pourrait entraîner un manque de stock.
• La configuration de levage et l’élargissement du disque modifient les frais.
• Un solde insuffisant peut affecter l’exécution de la tâche.
• L'utilisation continue sur le long terme doit faire l’objet d’une comparaison du cycle de vie.

Points à considérer pour la facturation par période de forfait

• Payer à l’avance par jour, semaine, mois ou année.
• Les GPU achetés restent conservés après éteinte.
• L’instance sera arrêtée à l’échéance.
• La conservation à long terme des données est confirmée conformément aux règles actuelles.
• Date de fin de la vérification avant renouvellement.
• La valeur cyclique continue d’être consommée en période d’inactivité.

Méthodes de contrôle des coûts

1. Mesurez d’abord le temps de fonctionnement réel avec de petites tâches.
2. Enregistrer le temps de chargement et de génération du modèle.
3. Choisissez la spécification minimale adéquate pour la mémoire vidéo.
4. Définir l’éteinte automatique après l’achèvement de la tâche.
5. Éviter que l’instance ne reste inutilisée tout en restant allumée.
6. Placer le modèle sur le disque de données persistantes.
7. Les tâches à long terme comparent les prix par cycle de paquet.
8. Surveiller les frais via l’API de facturation.
9. Définir un budget et un responsable pour l’équipe.
10. Nettoyer les instances et les données inutilisées chaque semaine.

API ouverte

L’API ouverte Morning Feather Smart Cloud v2 permet de gérer les instances GPU, les factures des comptes et les ressources disponibles, ce qui est idéal pour une planification automatisée des ressources de calcul.

Guide d’intégration API

1. Inscrivez-vous et terminez l’authentification par identité réelle.
2. Accédez à la page de gestion de l’API de la console.
3. Créer une clé API indépendante.
4. Conserver la clé sur le serveur.
5. Vérifier les Pods et GPU disponibles.
6. Rechercher le marché des images et en choisir une.
7. Créer une instance de test.
8. Vérifier l’état de démarrage de l’instance en boucle.
9. Lier une instance pour exécuter une tâche.
10. Appeler l’interface d’arrêt une fois la tâche terminée.
11. Vérifier les frais sur la facture.
12. Ajouter le délai de timeout, la limitation du débit et les tentatives de réessai.
13. Enregistrer l’opérateur et le numéro de la tâche.
14. Effectuer une rotation régulière et retirer les anciennes clés.

Sécurité API

• Ne pas exposer les clés en front-end du site web.
• Des clés différentes sont utilisées pour les tests et la production.
• Cacher le contenu d’Authorization dans le journal.
• Restreindre les serveurs pouvant appeler l’API.
• Ajouter une validation pour la création d’instances à haut prix.
• Définir les alertes pour le solde et les factures anormales.
• Effectuer un changement immédiat en cas de fuite suspectée.

Gestion des données

Les instances cloud peuvent contenir des modèles, des données d’entraînement, des images clients et des résultats de génération ; il convient de distinguer le disque système des données persistantes avant utilisation.

• Les documents importants doivent être stockés sur le disque de données conservable.
• Vérifier les règles avant de mettre l’instance en pause et de la libérer.
• Télécharger régulièrement les modèles et les résultats d’entraînement.
• Utiliser le répertoire du projet pour isoler les différents clients.
• Supprimer les informations personnelles dans le matériel.
• Enregistrer la valeur de vérification et la version du fichier.
• Évaluer le déploiement en privé pour les données sensibles.

Contraintes environnementales et réseau

• Les ordinateurs de bureau ou les ordinateurs portables sont recommandés officiellement.
• L’interface du téléphone et de la tablette peut ne pas s’afficher complètement.
• Il est recommandé d’utiliser la dernière version de Chrome.
• Les instructions officielles indiquent de ne pas activer de proxy lors du lancement de l’application.
• L’agent peut entraîner une connexion instable à la WebUI.
• Les ports ouverts doivent disposer d’une authentification et d’un contrôle d’accès.

Conformité et interdictions

La documentation officielle interdit formellement l’utilisation de la plateforme à des fins de minage ; en cas de détection, le compte peut être bloqué.

• Respecter les accords de service et les exigences en matière de contrôle des exportations.
• Les modèles et les plugins sont utilisés conformément à leurs licences respectives.
• Ne formez pas ni ne générez de contenu illégal.
• Les matériaux avec des personnes réelles nécessitent une autorisation de portrait.
• Les données d’entreprise ne doivent pas être téléchargées de manière non autorisée dans un environnement public.
• Conservez les factures, les bons de commande et les documents relatifs aux projets.

Est-ce open source

La plateforme Chenyu Zhiyun est en elle-même un service cloud commercial, et à ce jour, aucun dépôt de code source officiel pour l’ensemble de la plateforme n’a été identifié.

Les composants liés à ComfyUI et Stable Diffusion ainsi que les plugins pour Krita dans l’image reflétée peuvent être open source ; il convient de consulter respectivement les dépôts et les licences.

Avantages du produit

• Il n’est pas nécessaire d’acheter des GPU haut de gamme locaux.
• Cartes graphiques exclusives et plusieurs périodes de facturation disponibles.
• Images préinstallées pour la création et le développement IA courants.
• Soutien aux modèles, aux workflows et à l’entraînement LoRA.
• API de gestion des instances ouvertes et des factures.
• Couvre les scénarios personnels, de recherche et d’entreprise.
• Une mise en œuvre privatisée est possible.

Restrictions d'utilisation

• Le prix unitaire des GPU et les stocks varient en temps réel.
• Les instances payantes sont facturées dès le démarrage.
• Après éteinte, la GPU pourrait ne plus être réservée.
• L’expérience sur mobile peut être incomplète.
• Le réseau d’agents peut provoquer des anomalies de connexion.
• Il existe un risque de non-compatibilité entre les images et les nœuds.
• Les données sensibles nécessitent une protection supplémentaire.
• L’exploitation minière est strictement interdite.

Questions fréquentes

Que fait Chenyu Zhiyun ?

Il offre des ressources de calcul en cloud GPU, des images d’IA, des outils de création d’images et de vidéos, ComfyUI, Stable Diffusion, Jupyter, l’entraînement LoRA et une API ouverte.

Comment Morning Feather Smart Cloud facture-t-il ?

Les GPU prennent en charge un facturation au forfait, par jour, par semaine, par mois et par an ; le prix unitaire des modèles varie en temps réel et doit se fonder sur l’affichage de la console.

Y a-t-il encore des frais après l’arrêt ?

Lorsqu’une instance payante par utilisation est arrêtée, la facturation cesse mais la GPU n’est plus réservée ; le cycle de forfait étant prépayé, les ressources restent allouées même après arrêt.

Chenyu Zhiyun prend-il en charge ComfyUI ?

Soutien : il est possible de choisir une image préinstallée de ComfyUI, d’uploader des modèles et des workflows, et d’exécuter des processus de nœuds pour des images ou des vidéos via une GPU en nuage.

Chenyu Zhiyun propose-t-elle des API ?

La API v2 permet de gérer les instances, de consulter le solde et la facture, ainsi que d’accéder aux ressources Pod, GPU et images.

Chenyu Zhiyun peut-il être utilisé pour l’exploitation minière ?

Non, la documentation officielle interdit formellement l’exploitation minière ; en cas de violation, le compte peut être bloqué.

Chenyu Zhiyun est-il une plateforme open source ?

Non, la plateforme elle-même est un service cloud commercial ; les composants open source présents dans l’image doivent être utilisés conformément à leurs licences respectives.