问题一:在函数计算FC刚部署的sd,又加载了本地模型,但是模型切换不了,请问是什么原因,怎么解决呢?
在函数计算FC刚部署的sd,又加载了本地模型,但是模型切换不了,请问是什么原因,怎么解决呢?
参考答案:
您好,很抱歉,我目前还不太清楚函数计算FC的具体情况,如果您有具体的问题,可以联系函数计算FC的官方支持人员。
关于本问题的更多回答可点击进行查看:
问题二:请问函数计算FC中部署成功了,默认配置出不来图 上传一个模型也出不来图?
你好 请问函数计算FC中部署成功了,默认配置出不来图 上传一个模型也出不来图
参考答案:
针对 hugging face 访问受限,部分用户无法出图的问题,建议先更新到 v6 版本出图。(如果未遇到该问题可忽略)表现:- 进入应用很慢,一段时间后报错,存在连接 hugging face 失败的报错- 点击生成闪一下就结束,日志中存在连接 hugging face 失败的报错- 出图卡在排队,日志中存在连接 hugging face 失败的报错在 v6 版本中,我们提前为您下载了 clip 模型需要的文件,避免触发下载。已知 adetailer 也会连接 hugging face,由于插件本身逻辑问题,虽然已经预下载了文件,仍然会尝试连接 hugging face。这可能会导致冷启动时间变久。使用默认模型时由于文件已存在,因此不会受到影响(如果选择了非默认模型,仍然可能会触发下载)建议如果不需要该插件,可以先禁用掉该插件同时,其他第三方插件也可能存在连接 hugging face 的逻辑,对应的模型文件需要您自己下载到本地后上传至 NAS 中后续我们会针对该问题进一步做优化,请大家关注版本更新-----自定义模型版修改位置其他版本修改位置
关于本问题的更多回答可点击进行查看:
问题三:自己在魔搭PAI-DSW训练的模型,可以部署在函数计算FC里面吗?
自己在魔搭PAI-DSW训练的模型,可以部署在函数计算FC里面吗?
参考答案:
可以,文件传过来就行。只传输出结果就行,应该是pt文件吧。参考https://alidocs.dingtalk.com/i/p/x9JOGOjr65om4QLAdy0mV8B0gpkodz89
关于本问题的更多回答可点击进行查看:
问题四:函数计算,用函数计算FC环境部署stable diffusion的roop,能成功不?
函数计算,用函数计算FC环境部署stable diffusion的roop,能成功不?本地部署的roop只用了一两次就再用不出来了,应该是内存跟不上。
参考答案:
函数计算(Function Compute)是一种基于事件驱动的无服务器计算服务,用于快速构建和部署应用程序。在函数计算中,每个函数都是独立运行的,因此内存限制可能会受到一定的限制。
对于部署稳定扩散(stable diffusion)的循环(roop)函数到函数计算环境而言,是否能够成功取决于多个因素,包括函数的内存需求、计算时间以及函数计算平台的资源限制。如果你的本地部署的循环函数在使用一两次后无法再次使用,很可能是因为内存不足导致的。
在函数计算中,你可以配置函数的内存大小,以满足函数执行所需的资源要求。如果你的循环函数需要更多的内存来顺利执行,你可以尝试增加函数计算的内存配置。另外,你还可以检查你的循环函数的代码,确保没有内存泄漏或其他可能导致内存不足的问题。
关于本问题的更多回答可点击进行查看:
问题五:函数计算FC怎么部署sadtalker有教程吗?
函数计算FC怎么部署sadtalker有教程吗?
参考答案:
sadtalker 是一个开源的聊天机器人系统,可以使用 Python 语言进行开发。要部署 sadtalker 到函数计算 FC,可以按照以下步骤进行:
首先,在 Google Cloud 平台上创建一个函数计算 FC 项目。
然后,创建一个 Python 函数,并在函数中导入 sadtalker 库。
接下来,编写 sadtalker 应用程序的代码。
最后,部署函数到函数计算 FC。
以下是 sadtalker 在函数计算 FC 上的示例代码:
import sadtalker
def main(event, context):
创建一个 sadtalker 应用程序。
app = sadtalker.App()
添加一些对话内容。
app.add_dialog("hi", "hello")
app.add_dialog("how are you", "I'm doing well")
app.add_dialog("what's your name", "My name is sadtalker")
获取用户输入。
input_text = event["data"]["text"]
获取回复内容。
response_text = app.get_response(input_text)
返回回复内容。
return {"text": response_text}
更多关于 sadtalker 的详细信息,请参考 sadtalker 的官方文档。
关于本问题的更多回答可点击进行查看: