基于容器平台 ACK 快速搭建 Stable Diffusion

作者：子白

本文介绍如安在阿里云容器平台 ACK 上快速建立一套可对外供给服务的 Stable Diffusion。

CPU 版别

前提条件

• 已创立 Kubernetes 保管版集群。具体操作，请拜见创立 Kubernetes 保管版集群[1]。

无需GPU，节点需要 8c16g 以上

• 已经过 kubectl 衔接 kubernetes 集群。具体操作，请拜见**经过 Kubectl 衔接 Kubernetes 集群 [ 2] **。

运用控制台创立

1. 登录容器服务办理控制台[3]，在左侧导航栏挑选集群。
2. 在集群列表页面中，单击目标集群称号或者目标集群右侧操作列下的概况。
3. 在集群办理页左侧导航栏中，挑选工作负载 > 无状况。
4. 在无状况页面中，单击运用镜像创立。
5. 在使用基本信息装备向导页面中，设置使用的基本信息。

zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-diffusion:v1.cpu

["python3", "launch.py"]
["--listen", "--skip-torch-cuda-test", "--no-half"]

等候 pod ready

镜像巨细为 12.7GB，内网下载约 10min

6. 在集群办理页左侧导航栏中，挑选网络 > 服务。

新建服务，挑选负载均衡类型。

等候约 1min 后，刷新页面可以看到 External IP 列有具体 IP

在浏览器中访问上一步获取到的 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

运用 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

kubectl apply -f stable-diffusion.yaml

等候 pod ready

镜像巨细为 12.7GB，内网下载约 10min

# 检查pod状况，等候pod running
kubectl get po |grep stable-diffusion
# 检查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

在浏览器中访问上一步获取到的 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 版别

前提条件

• 已创立 Kubernetes 异构集群集群。具体操作，请拜见创立保管 GPU 集群[4]。

需要 GPU 节点，磁盘剩余容量需大于 40G

• 已经过 kubectl 衔接kubernetes集群。具体操作，请拜见经过 Kubectl 衔接 Kubernetes 集群。

运用 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

等候 pod ready

镜像巨细为 15.1GB，内网下载约 15min

# 检查pod状况，等候pod running
kubectl get po |grep stable-diffusion
# 检查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

在浏览器中访问上一步获取到的 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 版别的图片生成速度显着优于 CPU 版别。

注：镜像可拉取时刻截止至 2023 年 5 月 17 日

镜像库房地址：zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-diffusion

相关链接：

github.com/AUTOMATIC11…

[1]创立 Kubernetes 保管版集群

help.aliyun.com/document_de…

[2]经过 Kubectl 衔接 Kubernetes 集群

help.aliyun.com/document_de…

[3]容器服务办理控制台

account.aliyun.com/login/login…

[4]创立保管 GPU 集群

help.aliyun.com/document_de…

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