一、什么是HAI
高性能应用服务（HAI，Hyper Application Inventor）是一款专注于AI与科学计算领域的云服务产品，旨在为开发者、企业及科研人员提供高效、易用的算力支持与全栈解决方案。
基于海量、弹性的GPU算力，提供即插即用的高性能云服务：灵活使用，一键部署、可视化界面。
主要使用场景为： AI作画，AI对话/写作、AI开发/测试。
二、开通HAI
选择CPU算力 16核32GB，地域有东京、首尔、新加坡。这里内置的应用是DeepSeek。
选择立即购买之后进入支付订单，因为我账号之前有欠费，合并在一起计费了。
除了DeepSeek，HAI还有各种内置的好东西供用户选择。
- 丰富的AI模型。可选有Stable Diffusion WebUI、Stable Diffusion ComfyUI
- 支持 Pytorch2.0.0和Tensorflow2.9.0 Ai框架。
- 基础环境可选Ubuntu和WindowsServer。
- 大量社区应用，包括炙手可热的DeepSeek-R1 AnythingLLM、QwQ-32B、混元-DIT，甚至还有秋叶大佬StableDiffusion整合包，简直优秀极了。
三、体验HAI
1、在控制台管理HAI
1）进入高性能应用服务的控制台。可以在算力管理这里看到资源情况。
2）算力连接方式如下：
2、连接ChatbotUI
1）这里一个在线对话的界面。可以选择的模型有deepseek-r1:8b、7b、1.5b。可以针对生成温度进行调整。
2）开始对话
回答的时候报错了。
尝试重新回答，又卡主了。
再问一个问题：手机拍摄星空的参数。回答的很一般，也没有给出想要的答案。回答了很多相机相关的内容。
可以历史会话导出，是json格式。
3、连接CloudStudio
1）在线IDE，可以应用AI代码助手，操作简单。
2）在代码助手中，让其用Python写一个在线计算器。输入之后可以验证可以正常使用。
4、连接JupyterLab
1）点击链接之后进入在线页面。
Jupyter源于Ipython Notebook项目，是使用Python（也有R、Julia、Node等其他语言的内核）进行代码演示、数据分析、机器学习、可视化、教学的非常好的工具，对Python的愈加流行和在AI领域的领导地位有很大的推动作用。
在这里体验下一个python代码写的在线猜数游戏。
5、连接OpenWebUI
1）点击链接之后进入一个在线对话页面。
2）再来问下同一个问题，手机拍摄星空的参数。
思考有点慢。
3）这里还多了些对话高级的配置，可以自行调优。
6、终端连接SSH
1）支持SSH和RDP。
先来进行重置密码。
2）可以看到系统是Ubuntu 20.04.6 LTS，以及上面运行的服务。
我们之前通过各种方式来连接算力的其实也执行了很多命令，在这里也可以看到。
服务器上现在内置的模型。
尝试安装下deepseek-r1:14b。
安装成功。
在ChatbotUI和OpenWebUI中也可以看到了14b。
这方便我们自己创建模型来使用。
四、使用总结
通过以上体验，使用HAI内置的DeepSeek应用，日常可以进行多种活动和任务，涵盖个人学习、工作效率提升以及娱乐等多个方面。如下：
- 学习与自我提升：
- 编程学习：利用CloudStudio提供的在线IDE环境，无论是初学者还是有经验的开发者都可以通过编写代码、调试程序来提高自己的编程技能。它支持多种编程语言，并提供即时反馈。
- 知识问答：当你在学习过程中遇到难题时，可以直接向集成AI代码助手提问，获取准确的答案或解释，帮助加深理解。
- 工作中的应用：
- 自动化脚本编写：在日常工作里，如果需要处理重复性的任务，如文件管理、数据整理等，可以通过DeepSeek快速编写相应的自动化脚本来提高效率。
- 打开人生副业：
- 故事创作：对于喜欢写作的人来说，可以使用DeepSeek作为灵感来源，帮助构思故事情节或者角色设定。说不定哪天写的小说在起点就火了，一不小心就财富自由了。
- 游戏开发：有兴趣的话，还可以尝试使用JupyterLab接口构建简单的游戏或互动式故事，体验编程的乐趣。说不定可以当个自媒体UP主。
- 打造自己的DeepSeek：
- 自行调优：除了在deepseek官网使用外，很多LLM都接入了DeepSeek，但是我们只能使用，而无法对其进行调整，而HAI内置的deepseek模型，保留了很多对话高级配置，我们可以在使用过程中逐步了调优成合适自己的助手。
- 自定义AI应用：
- 自建应用：若在HAI中没有自己想要的内置AI应用及模型等，可以通过SSH或者RDP方式连接后台，从而在这里打包或者安装相应的模型等，比较灵活方便。
总之，无论是在学习新知识、解决工作中的实际问题，还是寻找生活中的便利和乐趣，DeepSeek都提供了广泛的支持和可能性。
