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

本文涉及的产品
对象存储 OSS,20GB 3个月
对象存储 OSS,内容安全 1000次 1年
对象存储 OSS,恶意文件检测 1000次 1年
简介: 本文讲述如何将自己对象存储OSS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《Stable diffusion模型库,AIGC画风任你选》页面活动,您已经将SD模型库的Stable Diffusion模型文件转存到了自己的对象存储OSS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OSS Bucket目录中。您可以通过如下文件挂载方式来实现。


1.前往对象存储OSS控制台,查看存放模型库的Bucket和文件目录。

例如:oss://personalmodelspace/data-oss/,其中:personalmodelspace为OSS Bucket名称;data-oss为该Bucket下的文件目录,models为该存放所有类型模型的文件目录。

models目录下的sd模型均按照类型分成不同的文件夹存放


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,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OSS挂载,将OSS路径配置为步骤1中创建的OSS Bucket路径。例如:oss://personalmodelspace/data-oss/
  • 挂载路径:将您配置的OSS文件目录挂载到镜像的/code/stable-diffusion-webui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 --data-dir data-oss


4.在最后页面单击部署

PAI会自动在您配置的OSS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。

重启后,PAI-EAS会在OSS自动创建如下的目录结构,且将模型库文件加载。


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
借助OSS搭建在线教育视频课程分享网站
本教程介绍如何基于云服务器ECS和对象存储OSS,搭建一个在线教育视频课程分享网站。
相关文章
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 数据挖掘
实战派教学:掌握Scikit-learn,轻松实现数据分析与机器学习模型优化!
【10月更文挑战第4天】Scikit-learn凭借高效、易用及全面性成为数据科学领域的首选工具,简化了数据预处理、模型训练与评估流程,并提供丰富算法库。本文通过实战教学,详细介绍Scikit-learn的基础入门、数据预处理、模型选择与训练、评估及调优等关键步骤,助你快速掌握并优化数据分析与机器学习模型。从环境搭建到参数调优,每一步都配有示例代码,便于理解和实践。
89 2
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 监控
如何使用机器学习模型来自动化评估数据质量?
【10月更文挑战第6天】如何使用机器学习模型来自动化评估数据质量?
|
4天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索机器学习中的线性回归模型
本文深入探讨了机器学习中广泛使用的线性回归模型,从其基本概念和数学原理出发,逐步引导读者理解模型的构建、训练及评估过程。通过实例分析与代码演示,本文旨在为初学者提供一个清晰的学习路径,帮助他们在实践中更好地应用线性回归模型解决实际问题。
|
13天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 监控
如何使用机器学习模型来自动化评估数据质量?
如何使用机器学习模型来自动化评估数据质量?
|
9天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
手写数字识别系统,使用Python作为主要开发语言,基于深度学习TensorFlow框架,搭建卷积神经网络算法。并通过对数据集进行训练,最后得到一个识别精度较高的模型。并基于Flask框架,开发网页端操作平台,实现用户上传一张图片识别其名称。
30 0
【手写数字识别】Python+深度学习+机器学习+人工智能+TensorFlow+算法模型
|
13天前
|
机器学习/深度学习 算法 PyTorch
用Python实现简单机器学习模型:以鸢尾花数据集为例
用Python实现简单机器学习模型:以鸢尾花数据集为例
36 1
|
1月前
|
数据采集 移动开发 数据可视化
模型预测笔记(一):数据清洗分析及可视化、模型搭建、模型训练和预测代码一体化和对应结果展示(可作为baseline)
这篇文章介绍了数据清洗、分析、可视化、模型搭建、训练和预测的全过程,包括缺失值处理、异常值处理、特征选择、数据归一化等关键步骤,并展示了模型融合技术。
58 1
模型预测笔记(一):数据清洗分析及可视化、模型搭建、模型训练和预测代码一体化和对应结果展示(可作为baseline)
|
21天前
|
分布式计算 Java 开发工具
阿里云MaxCompute-XGBoost on Spark 极限梯度提升算法的分布式训练与模型持久化oss的实现与代码浅析
本文介绍了XGBoost在MaxCompute+OSS架构下模型持久化遇到的问题及其解决方案。首先简要介绍了XGBoost的特点和应用场景,随后详细描述了客户在将XGBoost on Spark任务从HDFS迁移到OSS时遇到的异常情况。通过分析异常堆栈和源代码,发现使用的`nativeBooster.saveModel`方法不支持OSS路径,而使用`write.overwrite().save`方法则能成功保存模型。最后提供了完整的Scala代码示例、Maven配置和提交命令,帮助用户顺利迁移模型存储路径。
|
22天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 Python
从零到一:手把手教你完成机器学习项目,从数据预处理到模型部署全攻略
【10月更文挑战第25天】本文通过一个预测房价的案例,详细介绍了从数据预处理到模型部署的完整机器学习项目流程。涵盖数据清洗、特征选择与工程、模型训练与调优、以及使用Flask进行模型部署的步骤,帮助读者掌握机器学习的最佳实践。
63 1
|
24天前
|
分布式计算 DataWorks 数据处理
"DataWorks高级技巧揭秘:手把手教你如何在PyODPS节点中将模型一键写入OSS,实现数据处理的完美闭环!"
【10月更文挑战第23天】DataWorks是企业级的云数据开发管理平台,支持强大的数据处理和分析功能。通过PyODPS节点,用户可以编写Python代码执行ODPS任务。本文介绍了如何在DataWorks中训练模型并将其保存到OSS的详细步骤和示例代码,包括初始化ODPS和OSS服务、读取数据、训练模型、保存模型到OSS等关键步骤。
63 3

热门文章

最新文章

相关产品

  • 对象存储