函数计算 serverless有没有aigc的镜像？
函数计算 serverless有没有aigc的镜像？
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函数计算 Serverless 提供了与 AIGC（人工智能生成内容）相关的镜像支持，能够满足用户在图像生成、文本生成等场景下的需求。以下是详细说明：
1. AIGC 相关镜像的支持
函数计算提供了官方基础镜像，这些镜像包含了主流的机器学习框架和模型平台，例如 PyTorch、TensorFlow 和 ModelScope。这些镜像可以直接用于构建 AIGC 应用，无需手动配置复杂的环境。
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ModelScope 镜像
ModelScope 是一个模型开放平台，支持多种预训练模型，包括 AIGC 场景中常用的模型。函数计算提供的 ModelScope 基础镜像已经预装了相关依赖，可以直接使用。例如：registry.{地域}.aliyuncs.com/serverless_devs/modelscope:ubuntu20.04-cuda11.3.0-py37-torch1.11.0-tf1.15.5-1.5.0 -
PyTorch 镜像
PyTorch 是深度学习领域广泛使用的框架，适用于图像生成、文本生成等任务。函数计算提供的 PyTorch 基础镜像已经优化了 GPU 性能，适合 AIGC 场景。例如：registry.{地域}.aliyuncs.com/serverless_devs/pytorch:22.12-py3
2. 如何使用 AIGC 镜像
在函数计算中使用 AIGC 镜像非常简单，只需在 Dockerfile 中指定对应的基础镜像即可。以下是一个示例：
# 使用 PyTorch 基础镜像
FROM registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/serverless_devs/pytorch:22.12-py3
# 添加业务代码
ADD . .
# 暴露端口
EXPOSE 9000
如果需要直接拉取镜像，可以使用以下命令：
docker pull registry.cn-shanghai.aliyuncs.com/serverless_devs/pytorch:22.12-py3
3. AIGC 应用的部署
函数计算支持通过 Serverless 应用中心快速部署 AIGC 应用。例如，ComfyUI 是一款基于节点工作流的稳定扩散算法工具，可以通过函数计算提供的模板快速部署。具体步骤如下： 1. 登录函数计算控制台，进入“应用”页面。 2. 创建应用时选择对应的 AIGC 镜像（如 ModelScope 或 PyTorch）。 3. 配置资源（如 GPU 实例类型、显存大小等），并完成部署。
4. 重要注意事项
- 驱动无关性：请勿在镜像中添加与 GPU 驱动相关的组件（如
libcuda.so），因为函数计算平台会自动注入匹配的驱动组件。如果使用包含驱动的镜像，可能会导致兼容性问题。 - 地域限制：官方基础镜像仅对特定地域开放，包括华东1（杭州）、华东2（上海）、华北2（北京）等地域。请确保选择正确的地域进行部署。
- 性能优化：建议优先使用函数计算提供的官方基础镜像，这些镜像已经针对 GPU 实例进行了优化，能够提供更高的兼容性和性能。
5. 总结
函数计算 Serverless 提供了丰富的 AIGC 镜像支持，包括 ModelScope 和 PyTorch 等主流框架的官方基础镜像。用户可以通过简单的配置快速部署 AIGC 应用，并充分利用函数计算的弹性伸缩和按需付费优势。
