函数计算产品使用问题之怎么部署Docker镜像进行lora训练

本文涉及的产品
Serverless 应用引擎 SAE,800核*时 1600GiB*时
函数计算FC,每月15万CU 3个月
简介: 函数计算产品作为一种事件驱动的全托管计算服务,让用户能够专注于业务逻辑的编写,而无需关心底层服务器的管理与运维。你可以有效地利用函数计算产品来支撑各类应用场景,从简单的数据处理到复杂的业务逻辑,实现快速、高效、低成本的云上部署与运维。以下是一些关于使用函数计算产品的合集和要点,帮助你更好地理解和应用这一服务。

问题一:函数计算FC用户点击【生成图片】时,我怎样能与我们的api交互,获得用户剩余生成图片数量呢?

函数计算FC用户点击【生成图片】时,我怎样能与我们的api交互,获得用户剩余生成图片数量呢?



参考答案:

加一个proxy转发



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https://developer.aliyun.com/ask/654969



问题二:函数计算FC怎么查看之前创建的部署是自定义版本的SD呢?

函数计算FC怎么查看之前创建的部署是自定义版本的SD呢?



参考答案:

可以看一下,部署成功的页面有没有“模型管理域名”有的就是可自定义



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问题三:文生图的接口,参数调本地的sd能调通,掉函数计算FC上面源码的不行,一直超时,会是什么原因?

文生图的接口,参数调本地的sd能调通,掉函数计算FC上面源码的不行,一直超时,会是什么原因?



参考答案:

您的问题涉及的是函数计算 (FC) 上部署的 Stable Diffusion 源码接口调用超时的问题。这可能是由多种原因造成的,以下是一些可能的原因及排查步骤:

网络延迟与配置: FC 环境相对于本地环境可能存在更高的网络延迟,尤其是如果您的 FC 函数配置在远端区域。检查 FC 函数所在的区域是否靠近您的访问位置,以减少潜在的网络延迟。

资源限制: 确认 FC 函数的资源配置(CPU、内存、网络等)是否足够。相较于本地运行,FC 环境的资源限制更为严格,资源不足可能导致任务执行超时。

依赖与环境差异: FC 上的运行环境可能与本地有所不同,某些依赖项可能未能正确安装或版本不兼容。检查 SD 源码是否有特定依赖需要手动安装或配置,并确认 FC 环境中的 Python 版本和依赖是否与本地一致。

函数冷启动: FC 函数首次调用或长时间未被调用后再次调用时,可能会发生冷启动现象,这会增加响应时间。频繁调用可以减少冷启动的影响。

API Gateway 配置: 如果通过 API Gateway 调用 FC 函数,检查 API Gateway 的超时设置,确保它足够长以处理 SD 推理的时间。

日志分析: 查看 FC 函数的日志,特别是错误和警告信息,这些日志可以帮助定位问题所在。FC 控制台提供了日志查看功能,关注是否有资源不足、依赖加载失败或网络请求超时的错误信息。

代码调试: 如果可能,尝试在 FC 环境中增加日志输出,逐步调试 SD 接口调用的各个阶段,以便了解哪一部分耗时最长或出现问题。



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问题四:函数计算FC这个SD,一共生成5张图,扣费3.65,这是不是说每张图的成本7毛钱?

函数计算FC这个SD,一共生成5张图,扣费3.65,这是不是说每张图的成本7毛钱?后续是不是都是这个成本?



参考答案:

Stable Diffusion 计费主要包含两部分:

FC (Function Compute) 扣费:这与您使用的计算资源相关,包括机器使用时间、请求数量等。请注意,下载插件、插件自动下载模型等操作均会消耗计算资源,从而产生费用。

NAS (Network Attached Storage) 扣费:存储您的自定义模型所用,新用户有前三个月在 9.15G 内免费的资源包。超过免费额度或试用期后,会根据存储的模型大小计费。

具体细节包括:

模型大小与上传数量限制:模型存放在 NAS 中,目前最大存储容量可达 10TB。但请注意,存储的模型越多,费用也会相应增加。

试用期过后:Stable Diffusion 相关的多数功能为后付费产品,试用结束后继续使用会持续产生费用。函数计算如果不调用则不计费;NAS 在不使用时建议删除不必要的模型或实例以避免额外费用。

资源不足错误(如“ResourceThrottled, Reserve resource exceeded limit”)通常意味着 GPU 资源紧张。此时,可以尝试稍后再试、更换地区或使用预留模式(会持续计费)来锁定资源。

其他注意事项:

如何更新内置插件版本、配置实例并发度和实例数、部署 Stable Diffusion、通过 OSS 部署模型、以及如何通过 API 调用等具体操作方法,请参考上述提供的总结或直接查阅相关文档链接。



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问题五:在函数计算FC如何如何简单部署 Docker 镜像来lora训练?

在函数计算FC如何如何简单部署 Docker 镜像来lora训练?



参考答案:

这里有一些建议步骤:

选择合适的 Docker 镜像:

您可以使用已经预配置好的 Docker 镜像来开始,例如 registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/aliyun-fc/fc-stable-diffusion:kohya_ss_v1,这个镜像被设计用于特定的训练任务,包括 LoRA 训练。

环境准备:

确保您的系统上已安装 Docker,并且具有足够的权限来构建和运行 Docker 镜像。

配置与构建:

如果需要对镜像进行定制,比如集成特定的依赖、调整配置或添加模型,您应该从基础镜像出发,编写一个 Dockerfile。在这个文件中,您可以指定如下载额外的插件、修改配置文件或设置环境变量等操作。

示例 Dockerfile 片段:

FROM registry.cn-hangzhou.aliyuncs.com/aliyun-fc/fc-stable-diffusion:kohya_ss_v1

添加自定义操作,如克隆插件仓库、安装依赖等

RUN git clone https://github.com/your-plugin-repo.git /path/to/plugin

RUN pip install requirements.txt

使用 docker build 命令构建您的镜像。

运行 Docker 镜像:

一旦镜像构建成功,您可以使用 docker run 命令来启动容器,并可能需要通过环境变量或命令行参数来配置训练任务,例如指定训练数据、LoRA 超参数等。

数据与输出管理:

确保您的训练数据和输出目录正确映射到宿主机,以便于数据持久化和后续分析。

注意事项:

记得遵循任何特定于项目或镜像的指南,因为不同的 LoRA 训练设置可能需要特定的配置。

考虑资源限制,特别是如果您在有限资源的环境中运行,比如内存和 GPU。您可能需要根据可用资源调整训练批次大小和其他参数。



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