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部署模型到 Gitee AI 算力

本教程将以模型 stabilityai/stable-diffusion-2-base 为例，逐步讲解如何将模型部署到 Gitee AI 算力上并用于图像生成。

1. 新建模型引擎的两个入口​

从导航栏进入​

点击导航栏中的「解决方案」菜单，点击「模型引擎」进入模型引擎页面，然后点击右侧的「+新建模型引擎」按钮：

step1-1

从模型主页进入​

您可以在模型页面中通过筛选找到 stabilityai/stable-diffusion-2-base :

step1-2

点击它的资料卡片进入主页了解详细信息，然后在「部署」菜单中点击「模型引擎」以将它部署为模型引擎。

step1-3

2. 填入模型名称和您的模型引擎名称​

step2

3. 选择您的算力资源配置​

选择算力供应商、区域以及资源类型。

step3

该界面展示了每种算力的配置和每小时单价，您可以根据模型的算力需求和预算选择合适的算力。

4. 自定义您的模型引擎​

目前可自定义的配置有：

  • 版本： 可填入模型的 Git 仓库中的分支名、标签名和提交（commit sha）。未指定版本时，模型引擎会从模型仓库的主分支上拉取最新的文件。
  • 任务： 在您选择模型后，该配置项会自动变更为合适的任务，如果您选择的模型支持多种任务且想使用其它任务，则可以更改该配置项。

step4

5. 创建您的模型引擎​

点击「新建模型引擎」按钮。

step5

6. 等待模型引擎下载模型、初始化和运行​

模型引擎从创建到运行会经历三个阶段：等待分配算力资源、下载模型仓库、加载模型。等待时间取决于模型的大小，对于比较大的模型，大部分时间会花费在模型下载上，您可以参考服务器信息中的下载进度来了解大概的剩余等待时间。

step6

7. 测试您的模型引擎​

在「文本转图像」界面中输入任意提示词然后点击运行即可测试模型引擎的运行效果。

step7

8. 在您的应用程序中调用模型引擎​

模型引擎是以 API 的形式提供服务的，您可以参考「调用示例」中给出的示例代码为您的应用程序添加模型引擎的调用能力。

step8