【腾讯云HAI域探秘】体验半小时在HAI上跑起Segment Anything

        今年是人工智能发展的大年，各种先进的模型层出不穷。从年前的Chatgpt，4月份的Segment Anything，到最近的多模态AI大模型Gemini。作为一个人工智能的小白，当然想尝试体验一下模型的魅力。找一块GPU或者从云上找资源，然后就是找合适的镜像，给系统apt各种补丁，安装合适python版本，安装pytorch框架，pip各种包，git源代码，download模型，一套组合拳下来，费工、费时、费钱不说，还经常被各种底层固件、驱动的版本，操作的权限问题，软件版本兼容问题，莫名其妙的环境报错，龟速的下载速度劝退。即使撑到了最后，体验大模型的激情早已不在了。每当这个时候，深深体会到GPU不等于算力，在GPU和AI之间还需要一个桥梁，让开发者能够集中精力在自己关心的事情上，而不是首先要成为一个环境搭建高手。碰巧腾讯云和CSDN联合推出“腾讯云高性能应用服务 HAI 新品先锋体验官”活动，打动我的是：HAI要在GPU和AI之间架起一座桥梁。

一、腾讯云高性能应用服务HAI

        首先HAI被定义为腾讯云高性能应用服务，这个理念就比提供云算力服务器的更为先进。HAI不仅仅是提供GPU算力，还会在AI开发全流程中，为开发者和用户提供优质服务，让开发者集中注意力在模型、算法、应用上面，而不用过多的去关心环境问题。

        “体验活动”提供了在HAI上构建StableDiffusion、ChatGLM等热门模型的应用环境，以及构建好的Pytorch环境，完成训练和推理的例程。为了更好地测试HAI，笔者想体验下其他的模型案例。于是想起4月份想搭建Segment Anything，最终被劝退的经历，于是想在HAI上把它跑起来。

二、在HAI上跑起Segment Anything

       “打开冰箱门、把大象放进去、关上冰箱门”。按照HAI的设想，完成这件事情也只需要三步：申请HAI资源、下载源代码和模型并执行、销毁资源☺。

        正式操作之前，先查找下相关资料，https://gitee.com/mirrors/segment-anything。

根据ReadMe的介绍，需要做的工作有：拿源码、安装依赖、下载预训练好的模型、运行demo。指令，下载地址也都很齐全，开干。

一）申请HAI资源

        因为Segment Anything是基于pytorch的，且需要git源代码和下载模型。所以选择HAL如下，应用选择：AI框架Pytorch2.0.0；地域：东京（尽管可能操作的响应会慢一点，但下载速度有保证）；算力方案选择基础性（先尝试一下，不行再上进阶型），其余的按默认选型。然后点“立即购买”按钮，等待几分钟完成环境的创建。

二）下载源代码和模型并执行

        这个过程因为HAI，变得简单、丝滑。

1、下载segment-anything

2、安装依赖

3、下载模型

4、运行例程

        运行notebooks目录下的“automatic_mask_generator_example.ipynb”，

5、运行结果：

三）销毁资源

        销毁资源很简单， 就不赘述了。

三、体会

        这可能是学习AI以来，最顺畅的一次体验了，完成上述工作，实际耗时26分钟，花费0.39元。

        半个小时不到就把demo顺利的跑起来了，节省了大量的时间和精力，这样就可以把注意力集中到代码学习、参数调整、业务应用开发等事情上了。

        尽管前期体验HAI自带例程时，遇到过速度慢，界面显示，链接失效等问题，但基本上都可以在一个合理的时间完成实验。

        HAI还是个AI新生，但短短2个月时间，已经完善了很多功能，取得了长足的进步。提供了更多的大模型、并对大模型的运行效率进行了优化；增加了更多的算力、特别是海外算力，让下载模型更顺畅；实例的开、关机，保留镜像功能；学术加速功能，还有更多的功能开发中，相信HAI的未来会更好。

1、HAI目前提供多种大模型

        HAL还对大模型再部署和运行的效率做了优化，切实践行给客户赋能。

2、开通算力的地区在增多，还上线了学术加速功能

四、建议

 一）大模型是现在的趋势，HAI需要发挥自己的优势，持续做工作，以便开发者能更简便、更高效的基于大模型开发自己应用，并能快速部署，和持续改进。

二）提供更多、更好用的算力资源

1、提供更多的种类的GPU算力，并增加算力的资源数，并进行合理的地域性布局，方便开发者使用。

2、保持GPU卡固件、驱动、操作系统、软件包的版本尽量新，并做好适配性验证，减少开发者版本、环境的问题。

3、除了pytorch、tensorflow外，支持更多的AI框架，特别是国产框架。

三）做好AI全流程服务

1、建立自己的模型仓库、数据集仓库，并在各地算力中心建立备份，以提高访问资源的速度。

2、提供镜像定制功能，让用户或开发者能够定制自己的镜像。

3、完善工具链，给AI全流程提供工具，比如增加标注工具等。

4、开发流水线workflow工具，流水线覆盖数据标注、数据处理、模型开发/训练、模型评估、应用开发、应用评估等AI全流程。帮助开发者基于实际业务场景开发和部署AI应用。

5、和腾讯已有的存储等云服务结合起来，给开发者和用户带来更多更优质的服务。

四）建设好社区

        吸引更多的小伙伴去了解HAI、体验HAI、使用HAI。同时也将开发者将自己的需求、体验、取得的成果，分项到社区，回馈社区。开展更多的社区活动，给开发者提供免费的代金券，举办大模型部署优化、AI应用等方面比赛，或者为AI比赛打榜提供算力支持。