丹摩智算介绍

DaModel（丹摩DAMODEL｜让AI开发更简单！算力租赁上丹摩！）是一个专注于提供高性能计算资源和服务的平台，特别是针对人工智能开发、机器学习、深度学习等领域的应用。该网站提供的服务和资源可以帮助用户更高效地进行模型训练、算法测试以及数据处理等工作。

1. 用户体验

注册流程

进入DaModel登录页面，提供了多种方式进行登录，方便用户。

登录成功进入控制台，完成实名认证即可使用DaModel中的各类服务。

界面设计

进入首页便可以看到DaModel提供了从入门级GPU到专业GPU全范围覆盖，每个GPU型号都列出了详细的规格信息，包括显存、CPU核数、内存、系统硬盘存储和数据硬盘存储等便于用户选择，且支持多种租赁方式，满足用户的不同需求。

文档和支持

DaModel的文档中心还提供了各种解决方案，为用户答疑解惑。

2. 性能表现

计算资源：

进入控制台，创建实例，可看到DaModel目前可支持到4090级显卡，可支持大部分人的学习研究了。

选择好资源，创建密钥对即可购买使用。

稍作等待，完成后即可使用资源。

实际测试

我们使用这个GPU测试我的的文生图可看到，生成的图片效果即好又准确。

3. 平台实例

实例选择

DaModel提供提供了很多实例可供用户选择。

套餐选择

同时DaModel还有多种套餐可供选择，可以根据需求灵活调整配置。

4. 最佳实践

DoModel提供多种快速入门案例，通过案例用户可以快速了解平台服务的使用。

我们以 智谱清影-CogVideoX-2b-部署与使用 案例为例。

CogVideoX 简介
CogVideoX 的核心在于它的 3D 变分自编码器，这项技术能够将视频数据压缩至原来的 2%，极大地降低了模型处理视频时所需的计算资源，还巧妙地保持了视频帧与帧之间的连贯性，有效避免了视频生成过程中可能出现的闪烁问题。
在可控性方面，智谱 AI 研发了一款端到端的视频理解模型，这个模型能够为视频数据生成精确且与内容紧密相关的描述。这一创新极大地增强了 CogVideoX 对文本的理解和对用户指令的遵循能力，确保了生成的视频不仅与用户的输入高度相关，而且能够处理超长且复杂的文本提示。

代码仓库：https://github.com/THUDM/CogVideo
模型下载：https://huggingface.co/THUDM/CogVideoX-2b
技术报告：https://github.com/THUDM/CogVideo/blob/main/resources/CogVideoX.pdf
进入 JupyterLab 后，打开终端，首先拉取 CogVideo 代码的仓库

wget http://file.s3/damodel-openfile/CogVideoX/CogVideo-main.tar
下载完成后解压缩CogVideo-main.tar

tar -xf CogVideo-main.tar

其次，进入 CogVideo-main 文件夹，输入安装对应依赖：

cd CogVideo-main/
pip install -r requirements.txt

以上依赖安装好后，可以在终端输入 python，然后输入以下代码进行测试：

import torch
from diffusers import CogVideoXPipeline
from diffusers.utils import export_to_video

5. 其他

DaModel（丹摩用户群 | 帮助文档 - DAMODEL）还创建了官方的用户群，感兴趣的小伙伴可以入群了解详情。