作者：子白
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
前提条件
- 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。
- 在应用基本信息配置向导页面中，设置应用的基本信息。
zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-diffusion:v1.cpu
["python3", "launch.py"] ["--listen", "--skip-torch-cuda-test", "--no-half"]
等待 pod ready
📍镜像大小为 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，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 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
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
等待 pod ready
📍镜像大小为 12.7GB，内网下载约 10min
# 查看pod状态，等待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
前提条件
- 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
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
等待 pod ready
📍镜像大小为 15.1GB，内网下载约 15min
# 查看pod状态，等待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 版本的图片生成速度明显优于 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：zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-diffusion
相关链接：
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
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