始智AI wisemodel.cn开源社区
始智AI wisemodel.cn社区是源自中国的中立开放的AI开源社区。正在。wisemodel社区上线，H800/H20等资源上线，价格实惠，灵活方便，支持在线微调训练模型，及模型和，并。
CogView3-Plus是由智谱技术团队推出的图像生成模型，它是 CogView3 的 DiT 版本。在CogView3（ECCV'24）的基础上引入了最新的 DiT 框架，以实现整体性能的进一步提升。CogView3已将代码、模型和技术报告开源，模型已经发布在始智AI wisemodel开源社区，wisemodel社区上也已经提供了CogView3的镜像，可以通过创建开发环境来使用CogView3模型了。
https://wisemodel.cn/models/ZhipuAI/CogView3-Plus-3B
01
使用CogView3-Plus-3B-Deploy镜像直接运行
点击模型详情页-“训练或微调”按钮，创建一个开发环境，选择“CogView3-Plus-3B-Deploy”的镜像，使用1张A5000或3090的配置（如果需要跑2048*2048的图片可以选择1张H20的配置），选择CogView3-Plus-3B的模型文件路径“/llm/ZhipuAI/CogView3-Plus-3B”，完成其他属性的填写或选择，然后直接点击下一步：
然后确认一下计费方式，如果是简单体验可以选择按量计费的模型，如果需要使用更长的时间，也可以选择包周或包月的模式，相比于按量有一些折扣。确定计费方式之后，可以直接点击提交订单：
创建完成之后，等待1分钟左右，开发环境进入运行中的状态，可以通过ssh登录到容器内或者通过notebook的方式把 CogView3-Plus-3B服务启动起来。
下面通过SSH的方式来把 CogView3-Plus-3B服务启动起来， 在 终端里通命令行SSH连接到开发环境，输入密码登录到开发环境：
登入进来之后 先到代码所在的路径：
cd /home
cd CogView3
cd inference
进入inference路径之后直接执行：
python3 gradio_web_demo.py
CogView3-Plus-3B服务正常启动
服务启动之后回到开发环境详情里，点击“服务端口”选项卡，申请一个公网访问的地址，申请好之后直接复制链接到浏览器打开
发现服务确实正常启动了，并且可以直接在线运行进行图片生成了。
通过notebook的操作也基本类似。
02
使用基础镜像重新开始安装部署
创建开发环境部署，进入wisemodel的“算力”模块，选择3090-24G-PCIe，点击“创建开发环境”。CogView3-Plus生图大概占用20GB左右的显存。
分别填写好“中文名称”、“英文名称”，选择好”开发环境标签“、“选择镜像”、“资源配置”和“模型文件”后，具体选择可以参考图中红框内容，点击下一步。
选择好“停止时间”后，点击“提交订单”。
开发环境此时创建完成。需要注意右上角，等待20秒左右会变成绿色的启动成功，状态变成“运行中”。
此时，我们可以选择使用SSH进行开发，或者使用notebook进行开发，此处我们提供notebook的教程。
进入notebook后，点击Terminal，打开终端。
进入开发环境之后，可以先执行nvidia-smi查看一下GPU相关的信息。
可以发现目录下包括code、dataset和model三个文件夹，进入code文件夹，从github上下载CogView3仓库文件。进入CogView3文件夹，可以发现仓库文件已经被下载到code文件夹中。
进入inference文件夹中，可以发现文件夹中有一个requirements.txt文件。使用pip install -r requirements.txt安装推理所需要的python库。（速度慢可切换pip的清华镜像）
再使用pip install git+https://github.com/huggingface/diffusers.git安装diffusers库。（注意：此处不可以用pip install diffusers，因为CogView3-Plus还没有同步到pip中）
更改gradio_web_demo.py文件中的模型路径和端口。打开gradio_web_demo.py文件，将pipe中的文档路径改为“/llm/ZhipuAI/CogView3-Plus"
同时，我们可以在wisemodel的“服务端口”中申请端口，并且将得到的端口信息填到gradio_web_demo.py文件最后一行中。
将得到的端口信息填到gradio_web_demo.py文件最后一行中。
此时，如果我们运行python gradio_web_demo.py会发现遇到以下问题：
经查，发现是环境中的torchvision版本过低，安装0.19.0版本的torchvision解决问题。
使用命令pip install torchvision==0.19.0。之后我们再运行python gradio_web_demo.py。
可以发现，模型能够正常加载。
用浏览器打开““服务端口”中的“域名地址”，输入prompt，即可生成图像。生成一张图像大概需要1分钟左右。
加入图像生成群
整理：开源共创志愿者 潘佳栋
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