介绍
丹摩智算（DAMODEL）是专为人工智能（AI）打造的智能计算云平台，致力于为AI应用的开发、训练和部署提供丰富的算力资源与基础设施。
平台特点：
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超友好：配备124GB大内存和100GB大容量系统盘，一键部署，三秒启动，简化AI开发流程。
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-资源丰富：从入门级到专业级GPU全覆盖，满足不同层次开发者的需求。
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性能强劲：采用自建IDC和全新GPU设备，确保高效、稳定的计算能力。
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价格实惠：提供超低价格的优质算力服务，注册即送优惠券，并定期推出各类社区优惠活动。
步骤 1：创建 GPU 实例
- 在平台的主界面中，选择“GPU 实例”。
- 点击“创建实例”按钮，进入实例配置页面。
步骤 2：选择实例配置
- 选择 GPU 类型：选择适合文本生成任务的 GPU 配置。通常，NVIDIA T4 或 V100 就能满足文本生成需求，除非需要大规模生成，则可以选择更高规格的 GPU。
- 实例数量：选择 1 个实例即可。
- 运行时长：设置实例运行的预计时长。文本生成任务一般不会耗时很长，但请预估好时间，避免因时间不够而中断任务。
步骤 3：选择镜像
- 在镜像选项中，选择预装了深度学习框架的镜像，例如Python + PyTorch 或 Python + TensorFlow。如果平台有 Hugging Face Transformers 支持的镜像，建议选择该镜像，以便使用 GPT 模型。
- 如果没有直接的 Transformers 镜像，可以选择一个基本的 PyTorch 镜像，然后在实例启动后手动安装 Hugging Face 的
transformers库。
步骤 4：启动实例并进入终端
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配置完成后，启动 GPU 实例。启动成功后，进入实例的终端界面。
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在终端中，可以访问 Python 环境，进行代码编写和模型运行。
在我们进入内核后只需要输入相对应的指令就可以了
步骤 5：安装必要的库（如需）
- 如果选择的镜像中没有 Hugging Face Transformers，可以通过以下命令手动安装：
pip install transformers - 确保已安装相关依赖库，之后即可开始编写代码。
步骤 6：编写文本生成代码
- 打开 Python 交互界面（输入
python），或者创建一个 Python 脚本文件（如text_generation.py），并输入以下代码。
from transformers import GPT2LMHeadModel, GPT2Tokenizer
# 加载 GPT 模型和分词器
model_name = "gpt2" # 使用预训练的 GPT-2 模型
model = GPT2LMHeadModel.from_pretrained(model_name)
tokenizer = GPT2Tokenizer.from_pretrained(model_name)
# 设置初始输入文本
input_text = "未来的智能生活将带来哪些改变？"
inputs = tokenizer(input_text, return_tensors="pt")
# 生成文本
output = model.generate(
inputs["input_ids"],
max_length=80, # 设置生成长度
temperature=0.85, # 控制生成多样性
top_k=50, # 选取概率最高的50个单词
top_p=0.9 # 核采样
)
# 解码并打印生成的文本
generated_text = tokenizer.decode(output[0], skip_special_tokens=True)
print("生成的文本:", generated_text)
步骤 7：运行代码
- 在终端中，运行代码。如果使用脚本文件，可以通过以下命令执行：
python text_generation.py - 程序将根据输入文本生成扩展的内容，生成完成后会在终端中显示生成的文本。
步骤 8：查看和调整生成结果
- 若生成结果不符合预期，可以在代码中调整
temperature、top_k和top_p等参数，修改生成文本的风格和长度。 - 再次运行代码，查看新的生成结果，直至生成出满意的内容。
步骤 9：保存生成文本（可选）
- 若需要保存生成的文本，可以在代码中添加保存步骤，将生成的文本写入文件中。
- 示例：
with open("generated_text.txt", "w") as f: f.write(generated_text)
步骤 10：结束 GPU 实例
- 确认任务完成后，返回平台界面，结束 GPU 实例，以避免资源浪费。
看到这个就说明我们已经释放成功不需要再去担心扣钱了。