Hallo3¶
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信息
Hallo3 是一款用于在图像和视频生成领域创建和管理工作流的工具。它采用可视化编程，允许用户在不编写代码的情况下设计复杂的数据处理管道。通过它，您可以配置生成参数、集成模型，并创建工作流以解决生成式人工智能中的任务。
Hallo3 主要功能¶
- 可视化编程：基于节点的友好界面，用于创建复杂的内容生成工作流。
- 支持多种模型：兼容广泛的文本和图像生成模型，包括现代神经网络。预训练模型已加载并位于
/opt/hallo3/pretrained_models目录中。 - 可扩展性：能够添加自定义节点并集成您自己的模型或算法。
- 灵活的参数管理：精确控制生成参数，如文本长度、风格、语调等。
- 支持文本到文本和文本到图像技术：能够使用文本描述生成图像或其他文本。
- CUDA 集成：优化 GPU 使用以加速生成过程。服务器上已安装 NVIDIA 驱动程序和 CUDA 工具包。
- 保存和加载工作流：能够保存复杂配置以供重用或共享。
- 与 Miniconda 集成：通过安装在
/opt/miniconda3的 Miniconda 进行依赖管理和 Python 环境控制。Hallo3 环境 (hallo) 已预配置并准备就绪。 - 活跃的社区：定期更新，提供丰富的社区开发的节点和扩展。
- 本地执行：所有计算均在本地执行，确保数据隐私和控制权。
部署功能¶
| ID | 软件名称 | 兼容操作系统 | 虚拟机 | 物理机 | vGPU | GPU | 最低CPU(核) | 最低内存(GB) | 最低硬盘(GB) | 自定义域名 | 是否启用 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 260 | Hallo3 | Ubuntu 22.04 | + | + | + | + | 1 | 128 | 60 | 否 | 订购 |
- 安装时间：随操作系统一起安装，耗时 15-30 分钟。
- 系统要求： GPU 上至少需要 80 GB 显存 (VRAM)。
- Miniconda：安装在
/opt/miniconda3。 - Conda 环境：
hallo环境已预配置，并通过以下命令激活：
- 源代码：Hallo3 仓库位于
/opt/hallo3。 - 预训练模型：位于
/opt/hallo3/pretrained_models。
部署 Hallo3 后的入门指南¶
付款后，一封包含服务器就绪通知及 VPS IP 地址、登录名和密码等详细信息的电子邮件将发送至您的注册邮箱。客户可以通过 服务器控制面板和 API — Invapi 管理我们的硬件。
点击 webpanel 标签中的链接后，将打开登录窗口。
认证数据可以在服务器管理面板的 Configuration >> Tags 下找到，也可以在发送的电子邮件中找到：
- 带有 Web 界面的 Hallo3 控制面板链接：位于 webpanel 标签中；
- 登录名：管理员为
root； - 密码：服务器部署时通过电子邮件发送。
备注
有关使用 Hallo3 的详细信息，请参阅 项目官方文档。