教程与实践

生成 SSH 公私钥对，在开发机或 AICoder 中添加 SSH 公钥，实现无密码登录。

弹性开发机支持按卡时租赁 GPU 算力资源，适用于需要灵活使用 GPU 资源的个人或团队。

FileZilla 是一款免费、开源、跨平台的 FTP 软件，支持 FTP、SFTP 等多种文件传输协议。通过 FileZilla，你可以方便地管理开发机内的文件。

快速查找可用的第三方学术加速服务，轻松访问 GitHub 等服务。

本教程介绍如何在智算云平台的开发机上使用 Docker 容器部署 Dify。指南提供了部署方案、API 服务配置的全流程指导。

本教程介绍如何在智算云平台的开发机上使用 Docker 容器部署 QAnything 开源问答系统。指南提供了环境设置、文件权限配置、以及各个服务启动的详细说明。

使用 HuggingFace 镜像站高效地下载所需的数据集和模型，即使在网络受限的环境中也能顺利完成工作。

正确使用国内 Pytorch Wheels 源，解决安装速度缓慢或无法访问的问题

出于安全考虑，我们通常建议使用普通用户身份登录开发机。但是，在需要时你使用 `sudo` 命令提升权限。

通过在开发机内安装 File Browser，用户可以轻松上传和管理文件。

手把手教你如何快速实现 FSDP / LoRA / Q-Lora 微调

基于 AIStudio 开发机环境，使用 LLaMA Factory 框架完成 LlaMA 3 8B 模型的中文化与角色扮演微调

结合 Python 代码演示了部分数据预处理、API 对接和获取结果的流程。

本文提供了关于选择深度学习 GPU 的实用建议，涵盖不同架构的 GPU 类型、数量选择及CPU 配置，以帮助用户优化训练性能。

AIStudio 推理服务预置了包含 FastChat 与 vLLM 的容器镜像，可简化大型语言模型的部署过程。

如何在 AIStudio 开发机的 Conda 虚拟环境中正确安装 ComfyUI。

CosyVoice 2.0 是一个多语言文本转语音模型。本文讲解了如何在 AIStudio 开发机上顺利地安装 Cosyvoice，并体验语音合成能力。

如果需要特定版本的 CUDA 和 cuDNN，可以自行安装 CUDA ToolKit 和 cuDNN。

本文汇总了在 AIStudio 平台获取系统级 CUDA 和 cuDNN 环境的方法，帮助用户找到最方便和最合适的安装方式。

本文详细介绍如何在容器内为 Isaac Lab 配置渲染，提供 GPU 加速渲染（Xorg）和软件渲染（Xvfb）两种方案选择。

利用 AIStudio 镜像中心构建和存储 LLaMA Factory 镜像，整个过程无需占用 GPU 资源

通过在开发机内安装 phpmyadmin，用户可以通过浏览器进行数据库操作。

Ollama 简单易用，是不少开发者的首选。在智算云平台开发机中安装 Ollama 时可能会遇到网络慢或不可用，造成安装失败。本文提供了一种国内网络环境下的安装方案。

本文介绍如何在 AIStudio 开发机上安装 ONNX Runtime，提供详细步骤以帮助用户顺利完成安装。

本文介绍如何在 AIStudio 开发机上安装 SGLang，以及如何为 Qwen2.5-VL-7B-Instruct 设置 8k/32k 上下文并进行视觉问答。

本文详细介绍了如何在开发环境中部署和使用 OpenAI 的 Whisper，以及其增强版本 WhisperX，帮助你实现高质量的语音识别和转录功能。

本教程将指导您在容器化 Ubuntu 系统上以无头模式安装 XFCE4 桌面环境，利用 GPU 加速的 Xorg 并通过 VNC 启用安全远程访问。这个生产就绪版本包含了全面的调试措施、监控工具和防空闲解决方案，用于防止和排除 VNC 无响应问题。

在 AIStudio 开发机中安装并配置多推理引擎版本的 Xinference，避免官方镜像带来的兼容性问题。

通过结合沉浸式翻译和 GenStudio API，你可以享受到最先进的翻译技术，让你的跨语言交流更加流畅和高效。

深入学习在容器化 Ubuntu 系统上搭建 XFCE4 无头桌面环境的每个技术环节。教程涵盖 GPU 加速 Xorg 配置、VNC 远程访问安全设置、防空闲机制原理以及 CJK 语言支持实现，适合希望深入了解在容器中实现桌面环境的开发者。

GenStudio 的多 LoRA 部署技术允许您上传多个 LoRA 并部署为独立服务，大幅降低部署成本。

完整指南：如何使用 Megatron-LM 框架实现 Llama3-8B 模型的分布式训练，支持 FP8 精度和灵活配置

OpenAI 传出“停服”消息：7月9日起，将终止对不支持国家的 API 服务。中国包括在内。我们面向 OpenAI API 用户提供 GenStudio 平台，助力用户轻松切换至国产大模型。

详细的 AIStudio 入门指导，帮助您快速上手一站式 AI 平台，体验开发、训练和推理功能。

一站式 AI 平台、大模型服务平台分别是什么？如何选择最合适的服务？

学习如何在远程开发机上安装 Jupyter Lab，并通过 Web 应用预览、SSH 端口转发等方式使用 Jupyter Lab，实现无缝的本地开发体验。

VS Code 的 Remote - SSH 扩展直接为开发机和 AICoder 提供了本地级别的开发体验，包括完整的智能感知（补全）、代码导航和调试。

如果文件夹包含大量小文件和几个大文件，并且网络带宽有限，rsync 可能是最佳选择。它的增量传输和断点续传功能能够有效地减少带宽使用和传输时间。

从 nohup 到 tmux 和 screen，本文为你解析 Linux 后台运行的入门技巧，附实例和对比，助你在终端中高效管理任务

SSH 端口转发功能可以创建一个加密隧道，将开发机内网端口映射到本地电脑，从而实现安全访问云服务器上的内网服务。

本文介绍如何利用智算云平台的 AICoder 工具作为代理，通过 SSH 端口转发访问内网的 AIStudio 推理服务。文章详细说明了动态端口转发和本地端口转发两种方法，以及如何使用各种工具测试代理连接。

在 Chatbox 中使用自己的 API KEY 来访问 AI 模型。

如何在 ChatHub 中集成并使用 GenStudio 的 API 服务。

在 CherryStudio 中集成 GenStudio 的 API 服务来访问 AI 模型。

配置 VSCode + Cline + DeepSeek R1，实现平替 Cursor。

借助 GenStudio 提供的强大模型实现国产替代，解锁最火 AI 编程工具

在 DB-GPT 中集成 GenStudio API 来访问 AI 模型。

在 Deep Research Web UI 中集成 GenStudio API 来访问 AI 模型。

使用 AIStudio 开发机 + 预置 DeepSeek 镜像，快捷部署和体验 DeepSeek 服务。

零门槛理解 DeepSeek R1：从满血版到蒸馏版的对比，API 服务还是本地部署？多少预算才够用？这篇科普文用通俗易懂的语言，为企业用户解答 AI 升级路上的关键问题，助你在合理预算内获得强大的 AI 能力

GenStudio 平台提供了丰富的相关 API 支持，助力智能体更高效地感知与行动。

如何在 NextChat 中集成并使用 GenStudio 的 API 服务。

在 Obsidian Copilot 中集成 GenStudio API。

使用 One API 集成 GenStudio API，对 API 进行统一管理。

使用 Open WebUI 作为 Web 界面，调用 GenStudio API 服务。

同时使用本地运行的 AI 模型（Ollama）和第三方 API 服务，在浏览网页时进行交互。

在 Sider 中使用 GenStudio API 服务的方法。

直接获取 GenStudio API 服务的 OpenAPI 格式的规范文件，在第三方 OpenAPI 工具中导入

在开发机上使用 Swanlab 和 WandB 对训练数据进行可视化监测

了解 PyTorch 自带 CUDA 与 NVIDIA 提供的 CUDA Toolkit 和 cuDNN 的区别、环境校验方式，回答 CUDA 环境相关的疑惑。