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背景
近年来，人工智能技术持续突破，强大的ai模型层出不穷。从alphago到chatgpt，再到稳定衍生(stable diffusion)等图像生成模型，ai应用场景不断扩大。但是这些庞大的模型需要消耗大量计算资源，对gpu、算力需求极高。
而云计算技术的发展为ai应用提供了更加便捷的部署环境。通过云服务，可以灵活调用强大的gpu算力来推动ai模型的训练和应用。但长期以来，gpu云服务器的使用门槛较高，很多中小企业和个人开发者无法顺利应用云端ai能力。
正是在这样的背景下，hai应运而生。它整合了腾讯云的底层云计算基础资源，通过技术和产品创新，大幅降低了使用云gpu的技术门槛。用户不再需要自行配置环境、维护模型等，通过hai可以一键快速实现ai应用和模型的部署。
- 为什么不用
gpu而选择hai呢？
一、 前言
我最近在自己的本地想体验一些大模型开发一些，总是受到各种环境的阻碍，有的时候本地算力也不足，怪我没有早发掘ai能这么火，不然高低抢10张 a100，当我愁眉苦脸的逛社区时，我发现了腾讯云的高性能应用服务 hai，通过 hai 构建大模型不需要任何配置，一键启动开箱即用，各种模型都不在话下，我苦恼的问题也迎刃而解！
在篇博文中，我将带大家沉浸式体验 hai 开发带来的快感，通过controlnet实现二维码美化 案例一步一步深入产品细节！
在整个过程中，我们将学习到
hai主要功能和应用场景stable diffusion的实例构建controlnet的模型使用- 使用
api对接stable diffusion和controlnet - 基于
cloud studio云端ide部署二维码美化应用
二、 hai 主要功能和应用场景
hai作为腾讯云的一款高性能应用服务，其核心功能是通过智能匹配gpu云算力资源，实现高性能ai计算应用的快速一键部署。
关键功能包括:
- 即插即用的
gpu云服务，简化云配置流程 - 智能选型匹配最优性价比的
gpu资源 - 一键部署热门ai模型环境，如
stablediffusion等 - 提供可视化界面，多种连接方式，降低使用难度
主要应用场景有:
- ai创作类:ai作画、自动写作、智能对话等
- 数据科学:模型训练、算法研发、学术探索等
- 产业应用:知识图谱、智能客服、数据分析等
hai使广大的个人开发者和中小企业，都可以轻松使用云端 gpu 强大算力，快速构建和部署高性能ai应用，大幅降低应用落地门槛。
三、hai 实验前期准备
3.1. 打开官网-申请资格
打开官网 点击以下链接跳转到官网，并点击 “申请资格”。官网
目前 hai 还在内测，申请可以秒体验！
3.2. 创建 sd实例
通过之后，我们可以通过控制台进行相关大模型实例创建，hai提供了很多通用模型，例如：
- stable diffusion
- chatglm2 6b
- llama2 7b
- llama2 13b
- …
这里我们主要是创建 stable diffusion 作为我们应用的基础，创建成功后是如下状态，会有一个公网 ip 让我们进行后续的 api 调用
hai 提供了多种算力的连接方式，例如常见的 jupyterlab 和 gradio web ui，我们可以来体验一下
- gradio web ui
这是通过 gradio 编写的 ai模型 web 界面，可以让我们随时体验 ai 的能力
- jupyterlab
而 jupyterlab 主要是针对需要对模型进行 diy 的同学，我们可以通过 terminal 对 gpu 实例进行操作，后续我们也会上传模型启动 api 服务等，主要就是使用 jupyterlab
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