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白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练

 1 year ago
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neoserver,ios ssh client

白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练

Oldpan 2023年3月1日 0条评论 113次阅读 0人点赞



《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

最近好玩的项目太多了,什么stable-diffusion-webui,什么ControlNet、什么ChatGPT,都是吃显卡吃显存的大户,普通人没个6G以上的显卡都玩不起。

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

突然发现自己对算力有点需求,家里一张3090和A4000已经不够用了。于是乎找了一个GPU算力平台,推荐一下。
现在正在搞活动。算力灵活、按需使用(想开几卡开几卡),低上手门槛(几乎不需要学习什么新东西),分布式优化(免去自己优化的烦恼),协作共享(大小团队皆可笑开颜)等功能,特别适合用来做模型训练以及跑图(你懂得)。
现在是一个绝好的薅羊毛机会(在文末,注册送688的算力,差不多跑12G显存跑688小时)~

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

除了训练速度快之外,平台提供了大量热门公开数据集(不仅仅是单纯的云服务平台),省去大家上传数据集的时间成本。它就是趋动云

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

(小声告诉你)开学季期间,平台为博主(老潘)读者提供了不少的免费算力(面向新注册用户),欢迎在文末领取。

相较市面上同类型公有云产品,趋动云算力拥有较高的性价比。采用分钟级的实时计费模式,具体可以见下表。另外趋动云算力最低价格0.45元/卡时,要比其它公有云包月后平摊价格还便宜。

基础版 活动价:元
B3.small
GPU:1 gpu(s),每个GPU显存:5 GB
CPU:4 core(s),内存:12 GB
0.45元/小时
B1.small
GPU:1 gpu(s),每个GPU显存:6 GB
CPU:4 core(s),内存:12 GB
0.49元/小时
B1.8xlarge
GPU:8 gpu(s),每个GPU显存:24 GB
CPU:32 core(s),内存:96 GB
15.92元/小时
B2.small
GPU:1 gpu(s),每个GPU显存:6 GB
CPU:4 core(s),内存:12 GB
0.69元/小时
B2.8xlarge
GPU:8 gpu(s),每个GPU显存:24 GB
CPU:32 core(s),内存:96 GB
22.32元/小时
高级版 活动价
P1.small
GPU:1 gpu(s),每个GPU显存:20 GB
CPU:4 core(s),内存:12 GB
2.12元/小时
P1.8xlarge
GPU:8 gpu(s),每个GPU显存:80 GB
CPU:32 core(s),内存:96 GB
67.92元/小时

我用了一下,目前最新的是这几个实例,B1比较基本,最大24G显存,12G显存的相当于一块钱一个小时,P1的显存就更大了:

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

灵活算力,按需使用

基于GPU虚拟化技术,可以提供更灵活的算力选择,通过内置数十种算力规格,更准确匹配算力需求,采用按需使用模型,最低成本获得高性能的计算服务。

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

是用K8s管理的,对k8s熟悉的同学可以在事件中看到一系列消息:

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

低上手门槛

无需手工配置训练环境的繁琐,平台内置常用框架镜像、公开数据集,可快速基于JupyterLab 进行可视化编程界面、一键式离线任务提交,快速开启AI开发之旅。

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

镜像确实挺多,直接就可以用,也可以用其他人的,这点好评!

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

分布式优化

为分布式训练优化,支持一机多卡,多机多卡等多种分布式训练形态。支持运行tensorflow、pytorch、hovorod等多种框架的分布式训练。

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

也可以实时观察你的实例指标,做个监控,这个对于K8S来说是基操:

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

数据集、镜像和代码共享,实现团队内部资源共享,协同研发。

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

比较好的是,会提供SSH接口,而且也可以直接通过VSCODE直接连上开发,相关的教程也比较丰富,这点非常好评!

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

简单搭了个Stable Diffusion的环境,跑了张图(512×512),用时4.5s,有3070ti的水平。

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

集成了git 代码仓库,基于 S3 协议的云对象存储和 nfs 协议的文件存储,历史工作可以平滑过渡到平台上,免去迁移工作的烦恼。

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

这个也不错,直接可以拉取你的git地址或者开源的github仓库,直接镜像搭好的同时代码也拉下来了,直接跑就行。

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

跑完可以保存进度。

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

趋动云GPU平台——老潘粉丝专属注册地址:
hhttps://growthdata.virtaicloud.com/t/Fa
也可扫码注册:
《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》
目前对于首次注册用户,账户会立刻激活价值688元的赠送算力,首月288元;后续两个月各200元
老潘读者福利:对于新注册用户,有更大算力需求的,可以联系他领取更多免费算力。

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突然发现自己对算力有点需求,家里一张3090和A4000已经不够用了。于是乎找了一个GPU算力平台,推荐一下。
现在正在搞活动。算力灵活、按需使用(想开几卡开几卡),低上手门槛(几乎不需要学习什么新东西),分布式优化(免去自己优化的烦恼),协作共享(大小团队皆可笑开颜)等功能,特别适合用来做模型训练以及跑图(你懂得)。
现在是一个绝好的薅羊毛机会(在文末,注册送688的算力,差不多跑12G显存跑688小时)~

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除了训练速度快之外,平台提供了大量热门公开数据集(不仅仅是单纯的云服务平台),省去大家上传数据集的时间成本。它就是趋动云

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

(小声告诉你)开学季期间,平台为博主(老潘)读者提供了不少的免费算力(面向新注册用户),欢迎在文末领取。

相较市面上同类型公有云产品,趋动云算力拥有较高的性价比。采用分钟级的实时计费模式,具体可以见下表。另外趋动云算力最低价格0.45元/卡时,要比其它公有云包月后平摊价格还便宜。

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CPU:4 core(s),内存:12 GB
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GPU:1 gpu(s),每个GPU显存:6 GB
CPU:4 core(s),内存:12 GB
0.49元/小时
B1.8xlarge
GPU:8 gpu(s),每个GPU显存:24 GB
CPU:32 core(s),内存:96 GB
15.92元/小时
B2.small
GPU:1 gpu(s),每个GPU显存:6 GB
CPU:4 core(s),内存:12 GB
0.69元/小时
B2.8xlarge
GPU:8 gpu(s),每个GPU显存:24 GB
CPU:32 core(s),内存:96 GB
22.32元/小时
高级版 活动价
P1.small
GPU:1 gpu(s),每个GPU显存:20 GB
CPU:4 core(s),内存:12 GB
2.12元/小时
P1.8xlarge
GPU:8 gpu(s),每个GPU显存:80 GB
CPU:32 core(s),内存:96 GB
67.92元/小时

我用了一下,目前最新的是这几个实例,B1比较基本,最大24G显存,12G显存的相当于一块钱一个小时,P1的显存就更大了:

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基于GPU虚拟化技术,可以提供更灵活的算力选择,通过内置数十种算力规格,更准确匹配算力需求,采用按需使用模型,最低成本获得高性能的计算服务。

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镜像确实挺多,直接就可以用,也可以用其他人的,这点好评!

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分布式优化

为分布式训练优化,支持一机多卡,多机多卡等多种分布式训练形态。支持运行tensorflow、pytorch、hovorod等多种框架的分布式训练。

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数据集、镜像和代码共享,实现团队内部资源共享,协同研发。

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

比较好的是,会提供SSH接口,而且也可以直接通过VSCODE直接连上开发,相关的教程也比较丰富,这点非常好评!

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简单搭了个Stable Diffusion的环境,跑了张图(512×512),用时4.5s,有3070ti的水平。

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集成了git 代码仓库,基于 S3 协议的云对象存储和 nfs 协议的文件存储,历史工作可以平滑过渡到平台上,免去迁移工作的烦恼。

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

这个也不错,直接可以拉取你的git地址或者开源的github仓库,直接镜像搭好的同时代码也拉下来了,直接跑就行。

《白嫖GPU资源跑StableDiffusion、ChatGPT、模型训练》

跑完可以保存进度。

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