基于容器平台 ACK 快速搭建 Stable Diffusion

本文介绍如何在阿里云容器平台 ACK 上快速搭建一套可对外提供服务的 Stable Diffusion。
CPU 版本

条件条件

• 已创建 Kubernetes 托管版集群。具体操作，请参见创建 Kubernetes 托管版集群[1]。
  

无需 GPU，节点需要 8c16g 以上

• 已通过 kubectl 连接 kubernetes 集群。具体操作，请参见通过 Kubectl 连接 Kubernetes 集群[2]。
  

使用控制台创建

• 登录容器服务管理控制台[3]，在左侧导航栏选择集群。
  
• 在集群列表页面中，单击目标集群名称或者目标集群右侧操作列下的详情。
  
• 在集群管理页左侧导航栏中，选择工作负载 > 无状态。
  
• 在无状态页面中，单击使用镜像创建。
  
• 在应用根本信息配置向导页面中，设置应用的根本信息。
  

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

复制代码

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

复制代码

等待 pod ready
镜像巨细为 12.7GB，内网下载约 10min

• 在集群管理页左侧导航栏中，选择网络 > 服务。
  

新建服务，选择负载均衡类型。

等待约 1min 后，革新页面可以看到 External IP 列有具体 IP

在欣赏器中访问上一步获取到的 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

使用 kubectl 创建

stable-diffusion.yaml

1. apiVersion: apps/v1
2. kind: Deployment
3. metadata:
4.   labels:
5.     app: stable-diffusion
6.   name: stable-diffusion
7.   namespace: default
8. spec:
9.   replicas: 1
10.   selector:
11.     matchLabels:
12.       app: stable-diffusion
13.   template:
14.     metadata:
15.       labels:
16.         app: stable-diffusion
17.     spec:
18.       containers:
19.       - args:
20.         - --listen
21.         - --skip-torch-cuda-test
22.         - --no-half
23.         command:
24.         - python3
25.         - launch.py
26.         image: zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-diffusion:v1.cpu
27.         imagePullPolicy: IfNotPresent
28.         name: stable-diffusion
29.         resources:
30.           requests:
31.             cpu: "2"
32.             memory: 2Gi
33. ---
34. apiVersion: v1
35. kind: Service
36. metadata:
37.   annotations:
38.     service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-address-type: internet
39.     service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-instance-charge-type: PayByCLCU
40.   name: stable-diffusion
41.   namespace: default
42. spec:
43.   externalTrafficPolicy: Local
44.   ports:
45.   - port: 7860
46.     protocol: TCP
47.     targetPort: 7860
48.   selector:
49.     app: stable-diffusion
50.   type: LoadBalancer

复制代码

1. kubectl apply -f stable-diffusion.yaml

复制代码

等待 pod ready
镜像巨细为 12.7GB，内网下载约 10min

1. # 查看pod状态，等待pod running
2. kubectl get po |grep stable-diffusion
4. # 查看CLB IP
5. kubectl get svc stable-diffusion
7. NAME               TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP    PORT(S)          AGE
8. stable-diffusion   LoadBalancer   192.168.x.x     xx.xx.xx.xxx   7860:32320/TCP   12m

复制代码

在欣赏器中访问上一步获取到的 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

条件条件

• 已创建 Kubernetes 异构集群集群。具体操作，请参见创建托管 GPU 集群[4]。
  

需要 GPU 节点，磁盘剩余容量需大于 40G

• 已通过 kubectl 连接kubernetes集群。具体操作，请参见通过 Kubectl 连接 Kubernetes 集群。
  

使用 kubectl 创建

stable-diffusion.yaml

1. apiVersion: apps/v1
2. kind: Deployment
3. metadata:
4.   labels:
5.     app: stable-diffusion
6.   name: stable-diffusion
7.   namespace: default
8. spec:
9.   replicas: 1
10.   selector:
11.     matchLabels:
12.       app: stable-diffusion
13.   template:
14.     metadata:
15.       labels:
16.         app: stable-diffusion
17.     spec:
18.       containers:
19.       - args:
20.         - --listen
21.         command:
22.         - python3
23.         - launch.py
24.         image: zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-diffusion:v1.gpu
25.         imagePullPolicy: IfNotPresent
26.         name: stable-diffusion
27.         resources:
28.           requests:
29.             cpu: "2"
30.             memory: 2Gi
31.           limits:
32.             nvidia.com/gpu: 1
33. ---
34. apiVersion: v1
35. kind: Service
36. metadata:
37.   annotations:
38.     service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-address-type: internet
39.     service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-instance-charge-type: PayByCLCU
40.   name: stable-diffusion
41.   namespace: default
42. spec:
43.   externalTrafficPolicy: Local
44.   ports:
45.   - port: 7860
46.     protocol: TCP
47.     targetPort: 7860
48.   selector:
49.     app: stable-diffusion
50.   type: LoadBalancer

复制代码

1. kubectl apply -f stable-diffusion.yaml

复制代码

等待 pod ready
镜像巨细为 15.1GB，内网下载约 15min

1. # 查看pod状态，等待pod running
2. kubectl get po |grep stable-diffusion
4. # 查看CLB IP
5. kubectl get svc stable-diffusion
7. NAME               TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP    PORT(S)          AGE
8. stable-diffusion   LoadBalancer   192.168.x.x     xx.xx.xx.xxx   7860:32320/TCP   12m

复制代码

在欣赏器中访问上一步获取到的 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 版本的图片天生速度明显优于 CPU 版本。
   注：镜像可拉取时间截止至 2023 年 5 月 17 日  
  镜像仓库地址：http://zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-diffusion  相干链接：
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
[1] 创建 Kubernetes 托管版集群
https://help.aliyun.com/document_detail/95108.htm#task-skz-qwk-qfb
[2] 通过 Kubectl 连接 Kubernetes 集群
https://help.aliyun.com/document_detail/86494.htm#task-ubf-lhg-vdb
[3] 容器服务管理控制台
https://account.aliyun.com/login/login.htm?oauth_callback=https%3A%2F%2Fcs.console.aliyun.com%2F
[4] 创建托管 GPU 集群
https://help.aliyun.com/document_detail/171074.html?spm=a2c4g.171073.0.0.7989f95acmbnoT
作者：子白
原文链接
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