1小时搞定魔乐平台AI应用的构建和离线复现

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想象一下，只需一小时，你就能在魔乐平台上构建自己的AI应用，并在本地环境中完美复现。听起来是不是很诱人？今天，我们就来手把手教你如何快速上手魔乐社区的space服务，让你的AI创意变为现实。

一前言：什么是魔乐社区的space服务？

魔乐社区的space服务是一个提供一键式快速创建AI体验空间的云平台。它为用户提供了丰富的应用模板和强大的算力资源，使得AI应用的开发和部署变得前所未有的简单。无论你是AI新手，还是经验丰富的开发者，都可以在这里找到适合自己的工具和资源。

二前10分钟：快速创建你的AI体验空间

1. 注册并登录魔乐社区

首先，访问魔乐社区官网，完成注册并登录。整个过程非常直观，只需填写基本信息即可开始你的AI之旅。

2. 进入space服务，选择接入SDK

登录后，找到space服务入口。点击“创建空间”，在接入SDK选项中，你可以选择“Application”或“Gradio”等SDK。这些SDK提供了一键式快速创建体验空间应用的能力，让你无需复杂的配置即可上手。

3. 选择模板并配置设备

在选择了SDK后，接下来选择对应的模板，例如“Notebook”或其他你感兴趣的模板。在设备选项中，你可以选择CPU或NPU设备。对于新手来说，选择CPU可以让你更快地开始体验。如果你有需要，也可以选择NPU设备以利用更强大的计算能力。

注：申请NPU配额
https://modelers.cn/docs/zh/community/spaces/configuring_spaces/computing_power_quotas.html

三接下来的20分钟（总计30分钟）：启动你的应用

1. 启动应用

创建空间后，进入“应用程序”选项卡。点击启动你的应用。根据你选择的模板，首次启动时可能会出现一个登录界面，提示你输入令牌。

2. 输入令牌

默认的令牌是openMind。输入后，即可进入应用的主界面。如果你想修改令牌，可以在后续的配置文件中进行更改，以提高安全性。

3. 浏览应用主页

根据你选择的模板，进入主页后，你可能会看到一些预置的示例文件，如finetune.ipynb等。这些示例可以帮助你快速了解如何进行模型的训练和优化。

4. 了解应用的功能

应用界面通常提供了多个菜单和工具。例如，如果你选择了Notebook模板，你会有“Notebook”、“Console”和“Other”等菜单。通过这些菜单，你可以编写和运行代码，执行系统命令，以及管理文件等。

四实现离线复现，让你的应用随处可跑(约30分钟）

1. 理解离线复现的背景

有时候，你可能希望在本地环境中运行你的AI应用，例如为了更高的运行效率，或者在没有网络连接的情况下进行开发和测试。魔乐社区的space服务支持离线复现功能，你可以将在线空间的应用镜像拉取到本地运行。

2. 准备环境

要在本地实现离线复现，你需要一台支持Docker的计算机。如果你希望在本地利用NPU设备，你需要确保你的计算机配置了昇腾NPU（神经处理单元），并且环境已正确配置。如果你使用CPU进行复现，则不需要特殊的硬件配置。

对于NPU环境

操作系统：建议使用Linux（ARM64架构）系统。
昇腾NPU驱动和固件：确保已正确安装。你可以参考官方安装指南进行配置。
Docker和Ascend Docker Runtime：用于运行离线容器。安装方法请参考Docker安装指南和Ascend Docker Runtime配置指南。

最后，使用我们为您定制的NPU环境检测脚本确认环境无误： https://modelers.cn/spaces/space-official-infra/npu-offline-info

注：Ascend Docker Runtime类似于NVIDIA的nvidia-docker2，是一个容器引擎插件，确保Docker容器能够识别并使用NPU设备。

对于CPU环境

操作系统：Windows、macOS或Linux均可。
Docker：确保已安装Docker，并且Docker服务正在运行。

3. 获取离线运行的Docker命令

在魔乐平台你刚刚创建的space应用页面，你可以找到用于离线体验的Docker命令。这个命令已经包含了所有必要的配置参数，确保你可以一键启动离线环境。

示例命令如下：

docker run -it --name openmind-local-space -p 7860:7860 \-e GRADIO_SERVER_NAME=0.0.0.0 \your_docker_image

--name：为你的容器命名。
-p：映射容器的7860端口到主机，方便访问。
-e：设置环境变量。
your_docker_image：替换为你的空间镜像地址。

注：如果你使用NPU设备，需要添加-e ASCEND_VISIBLE_DEVICES=0等环境变量。

4. 运行Docker命令

在终端中执行上述Docker命令。第一次运行时，可能需要等待一段时间，因为需要从镜像仓库拉取镜像（镜像大小可能较大）。拉取完成后，容器会自动启动并运行你的应用。

注：确保你的网络状况良好，以加快镜像的下载速度。

5. 访问本地应用

容器启动后，你的AI应用已经在本地运行。打开浏览器，访问http://localhost:7860，即可看到你的应用界面。

6. 常见问题及解决方法

无法连接到NPU设备：检查是否正确安装了NPU驱动和固件，以及Docker是否正确配置了Ascend Docker Runtime。
端口被占用：如果7860端口被占用，可以在Docker命令的-p参数中修改为其他端口，例如-p 8000:7860。
镜像拉取失败：确认你的网络连接正常，或者检查镜像地址是否正确。
CPU环境下运行缓慢：CPU的计算能力有限，可能导致应用运行速度较慢。建议在可能的情况下使用GPU或NPU设备。

五总结

恭喜你！经过1小时的学习和实践，你已经成功在魔乐平台上构建了自己的AI应用，并且学会了如何在本地环境中离线复现。这为你的AI开发提供了更大的灵活性和自由度，让你可以随时随地展开创作。

魔乐社区的space服务，旨在降低AI应用开发的门槛，让每个人都能参与到AI的世界中来。希望通过这次学习旅程，你能更深入地了解和使用这个强大的平台，创造出属于自己的AI作品。

温馨提示：如果在使用过程中遇到任何问题，欢迎访问魔乐社区的帮助中心https://gitee.com/modelers/feedback ，与其他用户交流和寻求支持。