共计 3762 个字符,预计需要花费 10 分钟才能阅读完成。
本文介绍如何在阿里云容器平台 ACK 上疾速搭建一套可对外提供服务的 Stable Diffusion。
CPU 版本
前提条件
- 已创立 Kubernetes 托管版集群。具体操作,请参见创立 Kubernetes 托管版集群[1]。
无需 GPU,节点须要 8c16g 以上
- 已通过 kubectl 连贯 kubernetes 集群。具体操作,请参见通过 Kubectl 连贯 Kubernetes 集群[2]。
应用控制台创立
- 登录容器服务治理控制台[3],在左侧导航栏抉择集群。
- 在集群列表页面中,单击指标集群名称或者指标集群右侧操作列下的详情。
- 在集群治理页左侧导航栏中,抉择工作负载 > 无状态。
- 在无状态页面中,单击应用镜像创立。
- 在利用根本信息配置向导页面中,设置利用的根本信息。
zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-diffusion:v1.cpu
["python3", "launch.py"]
["--listen", "--skip-torch-cuda-test", "--no-half"]
期待 pod ready
镜像大小为 12.7GB,内网下载约 10min
在集群治理页左侧导航栏中,选择网络 > 服务。
新建服务,抉择负载平衡类型。
期待约 1min 后,刷新页面能够看到 External IP 列有具体 IP
在浏览器中拜访上一步获取到的 http://xxx.xxx.xxx.xxx:7860,即可看到如下页面。
Prompt:Black and white photo of a beautiful city
Sampling method:DPM++ SDE
应用 kubectl 创立
stable-diffusion.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
labels:
app: stable-diffusion
name: stable-diffusion
namespace: default
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: stable-diffusion
template:
metadata:
labels:
app: stable-diffusion
spec:
containers:
- args:
- --listen
- --skip-torch-cuda-test
- --no-half
command:
- python3
- launch.py
image: zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-diffusion:v1.cpu
imagePullPolicy: IfNotPresent
name: stable-diffusion
resources:
requests:
cpu: "2"
memory: 2Gi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
annotations:
service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-address-type: internet
service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-instance-charge-type: PayByCLCU
name: stable-diffusion
namespace: default
spec:
externalTrafficPolicy: Local
ports:
- port: 7860
protocol: TCP
targetPort: 7860
selector:
app: stable-diffusion
type: LoadBalancer
期待 pod ready
镜像大小为 12.7GB,内网下载约 10min
# 查看 pod 状态,期待 pod running
kubectl get po |grep stable-diffusion
# 查看 CLB IP
kubectl get svc stable-diffusion
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
stable-diffusion LoadBalancer 192.168.x.x xx.xx.xx.xxx 7860:32320/TCP 12m
在浏览器中拜访上一步获取到的 http://xxx.xxx.xxx.xxx:7860,即可看到如下页面。
Prompt:Black and white photo of a beautiful city
Sampling method:DPM++ SDE
GPU 版本
前提条件
- 已创立 Kubernetes 异构集群集群。具体操作,请参见创立托管 GPU 集群[4]。
须要 GPU 节点,磁盘残余容量需大于 40G
- 已通过 kubectl 连贯 kubernetes 集群。具体操作,请参见通过 Kubectl 连贯 Kubernetes 集群。
应用 kubectl 创立
stable-diffusion.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
labels:
app: stable-diffusion
name: stable-diffusion
namespace: default
spec:
replicas: 1
selector:
matchLabels:
app: stable-diffusion
template:
metadata:
labels:
app: stable-diffusion
spec:
containers:
- args:
- --listen
command:
- python3
- launch.py
image: zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-diffusion:v1.gpu
imagePullPolicy: IfNotPresent
name: stable-diffusion
resources:
requests:
cpu: "2"
memory: 2Gi
limits:
nvidia.com/gpu: 1
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
annotations:
service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-address-type: internet
service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-instance-charge-type: PayByCLCU
name: stable-diffusion
namespace: default
spec:
externalTrafficPolicy: Local
ports:
- port: 7860
protocol: TCP
targetPort: 7860
selector:
app: stable-diffusion
type: LoadBalancer
kubectl apply -f stable-diffusion.yaml
期待 pod ready
镜像大小为 15.1GB,内网下载约 15min
# 查看 pod 状态,期待 pod running
kubectl get po |grep stable-diffusion
# 查看 CLB IP
kubectl get svc stable-diffusion
NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE
stable-diffusion LoadBalancer 192.168.x.x xx.xx.xx.xxx 7860:32320/TCP 12m
在浏览器中拜访上一步获取到的 http://xxx.xxx.xxx.xxx:7860,即可看到如下页面。
Prompt:Black and white photo of a beautiful city
Sampling method:DPM++ SDE
GPU 版本的图片生成速度显著优于 CPU 版本。
注:镜像可拉取工夫截止至 2023 年 5 月 17 日
镜像仓库地址:http://zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-…
相干链接:
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
[1] 创立 Kubernetes 托管版集群
https://help.aliyun.com/document_detail/95108.htm#task-skz-qw…
[2] 通过 Kubectl 连贯 Kubernetes 集群
https://help.aliyun.com/document_detail/86494.htm#task-ubf-lh…
[3] 容器服务治理控制台
https://account.aliyun.com/login/login.htm?oauth_callback=htt…
[4] 创立托管 GPU 集群
https://help.aliyun.com/document_detail/171074.html?spm=a2c4g…
作者:子白
原文链接
本文为阿里云原创内容,未经容许不得转载。