放在你SD的models\Lora目录下，然后重启就可以了

准备模型文件，连接到 Stable Diffusion 实例：使用 SSH 或其他远程连接方式，连接到部署 Stable Diffusion 的服务器。导航到模型目录：使用命令行界面导航到 Stable Diffusion 的模型目录。默认情况下，该目录位于 /app/models。

上传模型文件，将准备好的模型文件复制到模型目录中。可以使用命令如下：

bash
Copy code
cp /path/to/your/model/file /app/models

验证上传：确保模型文件已成功上传到模型目录。可以运行以下命令来列出模型目录中的文件：

bash
Copy code
ls /app/models

完成上传：一旦模型文件成功上传到模型目录，就可以在 Stable Diffusion 中使用该模型进行推理或其他操作了。

在部署了 Stable Diffusion 后，您可以使用以下步骤上传模型：

1. 在您的机器上准备模型的文件.zip压缩包，其中应包含一个固定的名称和后缀的文件，例如 my_model.pkl。文件须使用 Python 3 的 pickle 序列化方法序列化。

2. 将模型文件 .zip 压缩包上传到机器的“worker”目录下。

3. 在运行 Stable Diffusion 的服务器上，打开命令行终端或 Jupyter Notebook 等 Python 环境。

4. 使用以下 Python 代码上传模型到 Stable Diffusion。

import openai
from openai.api_key import set_api_key

set_api_key("YOUR_API_KEY")

openai.Model.create(
      id="YOUR_MODEL_ID",
      name="YOUR_MODEL_NAME",
      model_type="text",
      input_format="text",
      output_format="text",
      architecture="curie",
      description="YOUR_DESCRIPTION",
      files={
          "model.pkl": open("worker/your_model.zip", 'rb')
      }
)

其中：

• YOUR_API_KEY: 您的 OpenAI API 密钥。
• YOUR_MODEL_ID: 您想要创建的模型的唯一标识符。要求此值在您的 OpenAI 账户内唯一。
• YOUR_NAME: 您想给模型取的名字。
• YOUR_DESCRIPTION: 对模型的简介。

完成上传后，您可以使用您的模型了。需要注意的是，在上传模型之前，请确保您已经确保授权许可和合法性，并遵守 OpenAI API 的使用规范。

在部署stable Difussion之后，您可以通过以下步骤上传模型：

1. 打开stable Difussion的Web管理界面。您需要使用管理员账户登录到Web管理界面中。

2. 在左侧导航栏中，找到“Models”选项卡，然后单击它。

3. 在“Models”页面上，您将看到一个“Add Model”按钮。单击它。

4. 在“Add New Model”页面上，您需要填写以下信息：

5. Model Name：为您的模型起一个有意义的名称。

6. Git Url：指向包含您模型代码的Git仓库的URL，例如https://github.com/your_username/your_model.git。
7. Docker Registry Namespace：指定用于存储模型图像的Docker注册表命名空间。

8. Image repository name：为要上传的模型设置一个唯一且易于识别的Docker映像库名称。

9. 填写完毕之后，单击“Create Model”，等待stable Difussion完成模型构建和部署。

10. 完成以上步骤后，您的模型就已经成功上传到stable Difussion。

请注意，在将模型上传到stable Difussion之前，请确保您已经准备好了您的模型代码和相关素材，并将其放置在正确的位置。对于大型或复杂的模型，可能需要花费一些时间来进行构建和部署，因此请耐心等待并遵循任何显示或日志信息中的提示。

1. 下载Stable Diffusion的模型文件,主要包括: model.ckpt: 模型参数文件 model.yaml: 模型配置文件 enc.json: 编码器文件 dec.json: 解码器文件
2. 将上述4个文件压缩为model.zip。
3. 登录函数计算控制台,选择目标函数服务,进入代码编辑页面。
4. 选择左侧“附件”菜单,点击“上传”按钮。
5. 在“上传附件”弹窗中,选择“model.zip”文件,点击“打开”上传。
6. 上传完成后,在代码中加载模型参数,主要步骤如下: import os import torch

下载远程附件

if not os.path.exists('model.zip'): !wget {model_zip_url} -O model.zip

解压model.zip

!unzip -o model.zip

加载模型参数

ckpt = torch.load('model.ckpt', map_location='cpu') model = StableDiffusion.load_from_state_dict(ckpt)

加载模型配置

with open('model.yaml') as f: model_config = yaml.load(f, Loader=yaml.Loader)

加载编码器

with open('enc.json') as f: enc = json.load(f)

加载解码器

with open('dec.json') as f: dec = json.load(f)

1. 至此,Stable Diffusion模型已成功部署到函数计算,您可以使用model变量进行文本到图像的生成了。

参考这个：https://developer.aliyun.com/article/1211257?spm=a2c6h.14164896.0.0.520c7944CIDEiL

此答案来自钉钉群“阿里函数计算官网客户"

在部署 Stable Baselines3 的 stable-baselines 之上，您可以使用 StableDiffusionRL 库来训练和部署稳定的扩散（Stable Diffusion）算法。该库提供了一个简单的 API 来上传您的模型。

在部署Stable Difussion之后，您可以通过以下步骤上传模型：

将您的模型保存为一个文件，通常为一个扩展名为 .pb 的文件。

将您的模型上传到Stable Difussion服务器。您可以使用以下命令将模型上传到Stable Difussion服务器：

curl -F file=@/path/to/your/model.pb http:///api/models 其中，/path/to/your/model.pb是您模型文件的路径，是您的Stable Difussion服务器地址。

在上传模型后，您需要在Stable Difussion中注册模型。您可以使用以下命令在Stable Difussion中注册模型： curl -X POST http:///api/models//versions/?model_path= 其中，是您的模型名称，是您的模型版本号，是您的模型文件路径。

注册模型后，您可以使用以下命令检查模型是否已成功注册： curl http:///api/models//versions/ 其中，是您的模型名称，是您的模型版本号。

如果您的模型已成功注册，您可以使用以下命令测试您的模型： curl -X POST http:///api/models//versions//infer -T 其中，是您的模型名称，是您的模型版本号，是您的推理请求数据。

希望这些步骤能够帮助您上传和测试您的模型。