开始：创建 GPU 工作空间
注意：
免费基础型设置了平台共享的一定额度的预热量，创建后即可获得已开机的 HAI GPU 工作空间。若额度用完，则需要等待 HAI GPU 启动后方可使用，通常需要2 - 5分钟。
由于 HAI GPU 算力数量有限，可能会出现无法创建或开机的情况。可以选择 HAI 进阶型创建，切换不同地域查看算力库存情况。
编写代码
大部分模板在空间创建后有预设实例代码，可跟随 Readme 文档使用。空间内的文件结构基本遵循如下规则：
root/├── workspace/ # Cloud Studio 内置示例文件，仅该文件夹变更支持持久化│ └── Readme.md│ └── examples/ # Cloud Studio 示例代码│ ├── ...│ └── ...├── qcloud_hai/ # HAI 其他进程，如ComfyUI、WebUI等│ └── ...├── root/ # 一般模型文件存放在该文件夹│ └── llama3 # 仅示例，不同模版内容不同│ └── ...├── ...
以 Pytorch 模板为例：
查看 web 预览效果
方法一：通过公网 IP 拼接端口号访问
可以通过指定 IP 及端口号创建服务后，通过公网 IP 拼接端口号查看 web 预览效果。
注意：
由于目前仅 HAI 进阶型及其他非免费版本可自定义开放端口，以下方法仅限 HAI 进阶型及其他非免费版本可用。
配置端口
启动服务
以创建 TensorBoard 服务为例，在启动服务时指定 host 与 port：
tensorboard --logdir=runs --host=0.0.0.0 --port=8080
回到 HAI 控制台或使用
curl ifconfig.me或curl https://api.ipify.org/查询当前机器的公网 IP。并前往浏览器输入公网 IP与端口号，访问服务。{公网IP}:{port}如：127.0.0.1:8080
方法二：通过 Cloud Studio 提供的端口转发服务访问
如果仅需要短时间预览，可使用下方规格拼接：
https://${X_IDE_SPACE_KEY}--${PORT}.${REGION}.cloudstudio.work/ # 举例：hfrsgm--8434.ap-guangzhou.cloudstudio.work/
其中
${X_IDE_SPACE_KEY}和${REGION}可以通过浏览器地址查询到，${PORT}为启动服务的端口号。#假设浏览器地址为https://hfrsgm.ap-guangzhou.cloudstudio.work/#启动了一个AnythingLLM的服务并使用6889端口，则预览地址为https://hfrsgm--6889.ap-guangzhou.cloudstudio.work/
以 DeepSeek 模板为例，端口号如下：
ollama —— 6399AnythingLLM 预览页面 —— 6889Open WebUI 预览页面 —— 6699
其他常见问题
