From 2cdcb4906f56366906acdb70fa0ac7f7f7f81668 Mon Sep 17 00:00:00 2001 From: liu Date: Mon, 15 Apr 2024 18:40:16 +0800 Subject: [PATCH] =?UTF-8?q?fix:=20=E7=BA=A0=E6=AD=A3=E5=9B=BE=E7=89=87?= =?UTF-8?q?=E8=B7=AF=E5=BE=84?= MIME-Version: 1.0 Content-Type: text/plain; charset=UTF-8 Content-Transfer-Encoding: 8bit --- docs/getting-started/model.md | 20 ++++++++++---------- 1 file changed, 10 insertions(+), 10 deletions(-) diff --git a/docs/getting-started/model.md b/docs/getting-started/model.md index 59c8573..6e26d6e 100644 --- a/docs/getting-started/model.md +++ b/docs/getting-started/model.md @@ -6,25 +6,25 @@ 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](/static/img/engines/model-engine/getting-started/step1-1.png) +![step1-1](/img/engines/model-engine/getting-started/step1-1.png) 或者，你也可以在模型页面中通过筛选找到 [stabilityai/stable-diffusion-2-base](https://ai.gitee.com/hf-models/stabilityai/stable-diffusion-2-base) : -![step1-2](/static/img/engines/model-engine/getting-started/step1-2.png) +![step1-2](/img/engines/model-engine/getting-started/step1-2.png) 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](/static/img/engines/model-engine/getting-started/step1-3.png) +![step1-3](/img/engines/model-engine/getting-started/step1-3.png) ## 2. 填入模型名称和你的模型引擎名称 -![step2](/static/img/engines/model-engine/getting-started/step2.png) +![step2](/img/engines/model-engine/getting-started/step2.png) ## 3. 选择你的算力资源配置 选择算力供应商、区域以及资源类型。 -![step3](/static/img/engines/model-engine/getting-started/step3.png) +![step3](/img/engines/model-engine/getting-started/step3.png) 该界面展示了每种算力的配置和每小时单价，你可以根据模型的算力需求和预算选择合适的算力。 @@ -35,28 +35,28 @@ - **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：** 在你选择模型后，该配置项会自动变更为合适的任务，如果你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](/static/img/engines/model-engine/getting-started/step4.png) +![step4](/img/engines/model-engine/getting-started/step4.png) ## 5. 创建你的模型引擎 点击「新建模型引擎」按钮。 -![step5](/static/img/engines/model-engine/getting-started/step5.png) +![step5](/img/engines/model-engine/getting-started/step5.png) ## 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，你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](/static/img/engines/model-engine/getting-started/step6.png) +![step6](/img/engines/model-engine/getting-started/step6.png) ## 7. 测试你的模型引擎 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](/static/img/engines/model-engine/getting-started/step7.png) +![step7](/img/engines/model-engine/getting-started/step7.png) ## 8. 在你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，你可以参考「调用示例」中给出的示例代码为你的应用程序添加模型引擎的调用能力。 -![step8](/static/img/engines/model-engine/getting-started/step8.png) +![step8](/img/engines/model-engine/getting-started/step8.png) -- Gitee