如何将个人NAS里的Stable Diffusion模型库挂载到PAI-EAS

本文涉及的产品
文件存储 NAS,50GB 3个月
简介: 本文讲述如何将自己文件存储NAS里的Stable Diffusion文件挂载到PAI-EAS,实现模型的加载和推理训练

通过在线迁移服务,您已经将SD公共模型库的模型文件转存到了自己的NAS文件目录中,该存储空间中的模型可以被用于SDWebUI,另外也可以将未来训练和推理的结果保存到该NAS目录中。您可以通过如下文件挂载方式来实现。


1.前往文件存储NAS控制台,查看存放模型库的NAS文件目录信息。

例如:041fa4940f,其中:041fa4940f为NAS文件目录名称;该NAS下已经有名为models的文件目录,该目录下存放所有类型模型。请注意此目录结构在控制台无法预览,只有被挂载到ECS,从操作系统中才能看到,此处不需要。


2.前往PAI-EAS控制台单击模型在线服务服务(EAS)操作列下的更新服务。如果您没有现有服务,请参考5分钟使用PAI-EAS一键部署Stable Diffusion AIGC绘画创建一个模型在线服务。


3.模型服务信息区域,选择NAS挂载,配置以下参数。

参数

描述

模型配置

单击填写模型配置,进行模型配置。

  • 模型配置选择NAS挂载,将NAS挂载点配置为你个人的NAS 名称,例如:041fa4940f。然后选择对应的挂载点。
  • NAS源路径:直接键入 / 即可。
  • 挂载路径:将您配置的NAS文件目录挂载到镜像的/code/stable-diffusion-webui/data-oss路径下。例如配置为:/code/stable-diffusion-webui/data-oss
  • 是否只读:开关关闭。

运行命令

运行命令中增加--data-dir 挂载目录,其中挂载目录需要与模型配置挂载路径的最后一级目录一致。例如:../webui.sh --listen --port=8000 --skip-version-check --no-hashing --no-download-sd-model --skip-install --api --filebrowser --blade --data-dir /code/stable-diffusion-webui/data-oss 


4.在最后页面单击部署

PAI会自动在您配置的NAS文件目录下创建如下目录结构,并复制必要的数据到该目录下。但是并不会覆盖已有的models目录,相反会自动识别该目录下的所有模型文件。


5.单击目标服务操作列下的>重启服务,服务重启成功后,即可生效。

PAI会自动在您配置的NAS文件目录下创建如下目录结构,并复制必要的数据到该目录下。但是并不会覆盖已有的models目录,相反会自动识别该目录下的所有模型文件。

image.png


6.后续您可以单击目标服务服务方式列下的查看Web应用,启动WebUI。在WebUI页面Stable Diffusion模型(ckpt)下拉列表中切换指定模型,进行模型推理验证。

输入如下信息:

  • 提示词:best quality, masterpiece, (best quality, masterpiece)(best quality, masterpiece), 1girl, happy, china dress, standing, looking at viewer, blurry background, earrings, hair bun, night, china town,.
  • 反向提示词:(((simple background))),monochrome ,lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, missing fingers, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, lowres, bad anatomy, bad hands, text, error, extra digit, fewer digits, cropped, worst quality, low quality, normal quality, jpeg artifacts, signature, watermark, username, blurry, ugly,pregnant,vore,duplicate,morbid,mut ilated,tran nsexual, hermaphrodite,long neck,mutated hands,poorly drawn hands,poorly drawn face,mutation,deformed,blurry,bad anatomy,bad proportions,malformed limbs,extra limbs,cloned face,disfigured,gross proportions, (((missing arms))),(((missing legs))), (((extra arms))),(((extra legs))),pubic hair, plump,bad legs,error legs,username,blurry,bad feet.
  • 采样(Sampler)DPM++2MKarras
  • 相关性(CFG scale):7
  • 步数(Sampling steps):20
  • 随机种(seed):82742

模型库中也有Lora的模型文件,您可以在可选附加网络(LoRA插件)选择不同类型模型。

相关实践学习
基于ECS和NAS搭建个人网盘
本场景主要介绍如何基于ECS和NAS快速搭建个人网盘。
阿里云文件存储 NAS 使用教程
阿里云文件存储(Network Attached Storage,简称NAS)是面向阿里云ECS实例、HPC和Docker的文件存储服务,提供标准的文件访问协议,用户无需对现有应用做任何修改,即可使用具备无限容量及性能扩展、单一命名空间、多共享、高可靠和高可用等特性的分布式文件系统。 产品详情:https://www.aliyun.com/product/nas
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 存储 设计模式
特征时序化建模:基于特征缓慢变化维度历史追踪的机器学习模型性能优化方法
本文探讨了数据基础设施设计中常见的一个问题:数据仓库或数据湖仓中的表格缺乏构建高性能机器学习模型所需的历史记录,导致模型性能受限。为解决这一问题,文章介绍了缓慢变化维度(SCD)技术,特别是Type II类型的应用。通过SCD,可以有效追踪维度表的历史变更,确保模型训练数据包含完整的时序信息,从而提升预测准确性。文章还从数据工程师、数据科学家和产品经理的不同视角提供了实施建议,强调历史数据追踪对提升模型性能和业务洞察的重要性,并建议采用渐进式策略逐步引入SCD设计模式。
102 8
特征时序化建模:基于特征缓慢变化维度历史追踪的机器学习模型性能优化方法
|
13天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
PAI Model Gallery 支持云上一键部署 DeepSeek-V3、DeepSeek-R1 系列模型
DeepSeek 系列模型以其卓越性能在全球范围内备受瞩目,多次评测中表现优异,性能接近甚至超越国际顶尖闭源模型(如OpenAI的GPT-4、Claude-3.5-Sonnet等)。企业用户和开发者可使用 PAI 平台一键部署 DeepSeek 系列模型,实现 DeepSeek 系列模型与现有业务的高效融合。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
云上一键部署 DeepSeek-V3 模型,阿里云 PAI-Model Gallery 最佳实践
本文介绍了如何在阿里云 PAI 平台上一键部署 DeepSeek-V3 模型,通过这一过程,用户能够轻松地利用 DeepSeek-V3 模型进行实时交互和 API 推理,从而加速 AI 应用的开发和部署。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
275 13
机器学习算法的优化与改进:提升模型性能的策略与方法
|
1月前
|
机器学习/深度学习 安全 PyTorch
FastAPI + ONNX 部署机器学习模型最佳实践
本文介绍了如何结合FastAPI和ONNX实现机器学习模型的高效部署。面对模型兼容性、性能瓶颈、服务稳定性和安全性等挑战,FastAPI与ONNX提供了高性能、易于开发维护、跨框架支持和活跃社区的优势。通过将模型转换为ONNX格式、构建FastAPI应用、进行性能优化及考虑安全性,可以简化部署流程,提升推理性能,确保服务的可靠性与安全性。最后,以手写数字识别模型为例,展示了完整的部署过程,帮助读者更好地理解和应用这些技术。
97 20
|
1天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 定位技术
多元线性回归:机器学习中的经典模型探讨
多元线性回归是统计学和机器学习中广泛应用的回归分析方法,通过分析多个自变量与因变量之间的关系,帮助理解和预测数据行为。本文深入探讨其理论背景、数学原理、模型构建及实际应用,涵盖房价预测、销售预测和医疗研究等领域。文章还讨论了多重共线性、过拟合等挑战,并展望了未来发展方向,如模型压缩与高效推理、跨模态学习和自监督学习。通过理解这些内容,读者可以更好地运用多元线性回归解决实际问题。
|
1月前
如何看PAI产品下训练(train)模型任务的费用细节
PAI产品下训练(train)模型任务的费用细节
85 6
|
3月前
|
人工智能 JSON 算法
Qwen2.5-Coder 系列模型在 PAI-QuickStart 的训练、评测、压缩及部署实践
阿里云的人工智能平台 PAI,作为一站式、 AI Native 的大模型与 AIGC 工程平台,为开发者和企业客户提供了 Qwen2.5-Coder 系列模型的全链路最佳实践。本文以Qwen2.5-Coder-32B为例,详细介绍在 PAI-QuickStart 完成 Qwen2.5-Coder 的训练、评测和快速部署。
Qwen2.5-Coder 系列模型在 PAI-QuickStart 的训练、评测、压缩及部署实践
|
1月前
|
人工智能 Kubernetes Cloud Native
跨越鸿沟:PAI-DSW 支持动态数据挂载新体验
本文讲述了如何在 PAI-DSW 中集成和利用 Fluid 框架,以及通过动态挂载技术实现 OSS 等存储介质上数据集的快速接入和管理。通过案例演示,进一步展示了动态挂载功能的实际应用效果和优势。
|
2月前
|
编解码 机器人 测试技术
技术实践 | 使用 PAI+LLaMA Factory 微调 Qwen2-VL 模型快速搭建专业领域知识问答机器人
Qwen2-VL是一款具备高级图像和视频理解能力的多模态模型,支持多种语言,适用于多模态应用开发。通过PAI和LLaMA Factory框架,用户可以轻松微调Qwen2-VL模型,快速构建文旅领域的知识问答机器人。本教程详细介绍了从模型部署、微调到对话测试的全过程,帮助开发者高效实现定制化多模态应用。

相关产品

  • 文件存储 NAS