基于容器平台 ACK 快速搭建 Stable Diffusion

作者：子白

本文介绍如何在阿里云容器平台 ACK 上快速搭建一套可对外提供服务的 Stable Diffusion。

CPU 版本

前提条件

已创建 Kubernetes 托管版集群。具体操作，请参见创建 Kubernetes 托管版集群[1]。

📍无需 GPU，节点需要 8c16g 以上

已通过 kubectl 连接 kubernetes 集群。具体操作，请参见**通过 Kubectl 连接 Kubernetes 集群 [ 2] **。

使用控制台创建

登录容器服务管理控制台[3]，在左侧导航栏选择集群。
在集群列表页面中，单击目标集群名称或者目标集群右侧操作列下的详情。
在集群管理页左侧导航栏中，选择工作负载 > 无状态。
在无状态页面中，单击使用镜像创建。
在应用基本信息配置向导页面中，设置应用的基本信息。

zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-diffusion:v1.cpu

["python3", "launch.py"]
["--listen", "--skip-torch-cuda-test", "--no-half"]

等待 pod ready

📍镜像大小为 12.7GB，内网下载约 10min

在集群管理页左侧导航栏中，选择网络 > 服务。

新建服务，选择负载均衡类型。

等待约 1min 后，刷新页面可以看到 External IP 列有具体 IP

在浏览器中访问上一步获取到的 http://xxx.xxx.xxx.xxx:7860，即可看到如下页面。

Prompt：Black and white photo of a beautiful city

Sampling method：DPM++ SDE

使用 kubectl 创建

stable-diffusion.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: stable-diffusion
  name: stable-diffusion
  namespace: default
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: stable-diffusion
  template:
    metadata:
      labels:
        app: stable-diffusion
    spec:
      containers:
      - args:
        - --listen
        - --skip-torch-cuda-test
        - --no-half
        command:
        - python3
        - launch.py
        image: zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-diffusion:v1.cpu
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: stable-diffusion
        resources:
          requests:
            cpu: "2"
            memory: 2Gi
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  annotations:
    service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-address-type: internet
    service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-instance-charge-type: PayByCLCU
  name: stable-diffusion
  namespace: default
spec:
  externalTrafficPolicy: Local
  ports:
  - port: 7860
    protocol: TCP
    targetPort: 7860
  selector:
    app: stable-diffusion
  type: LoadBalancer

kubectl apply -f stable-diffusion.yaml

等待 pod ready

📍镜像大小为 12.7GB，内网下载约 10min

# 查看pod状态，等待pod running
kubectl get po |grep stable-diffusion

# 查看CLB IP
kubectl get svc stable-diffusion

NAME               TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP    PORT(S)          AGE
stable-diffusion   LoadBalancer   192.168.x.x     xx.xx.xx.xxx   7860:32320/TCP   12m

在浏览器中访问上一步获取到的 http://xxx.xxx.xxx.xxx:7860，即可看到如下页面。

Prompt：Black and white photo of a beautiful city

Sampling method：DPM++ SDE

GPU 版本

前提条件

已创建 Kubernetes 异构集群集群。具体操作，请参见创建托管 GPU 集群[4]。

📍需要 GPU 节点，磁盘剩余容量需大于 40G

已通过 kubectl 连接kubernetes集群。具体操作，请参见通过 Kubectl 连接 Kubernetes 集群。

使用 kubectl 创建

stable-diffusion.yaml

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: stable-diffusion
  name: stable-diffusion
  namespace: default
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: stable-diffusion
  template:
    metadata:
      labels:
        app: stable-diffusion
    spec:
      containers:
      - args:
        - --listen
        command:
        - python3
        - launch.py
        image: zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-diffusion:v1.gpu
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        name: stable-diffusion
        resources:
          requests:
            cpu: "2"
            memory: 2Gi
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  annotations:
    service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-address-type: internet
    service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-instance-charge-type: PayByCLCU
  name: stable-diffusion
  namespace: default
spec:
  externalTrafficPolicy: Local
  ports:
  - port: 7860
    protocol: TCP
    targetPort: 7860
  selector:
    app: stable-diffusion
  type: LoadBalancer

kubectl apply -f stable-diffusion.yaml

等待 pod ready

📍镜像大小为 15.1GB，内网下载约 15min

# 查看pod状态，等待pod running
kubectl get po |grep stable-diffusion

# 查看CLB IP
kubectl get svc stable-diffusion

NAME               TYPE           CLUSTER-IP      EXTERNAL-IP    PORT(S)          AGE
stable-diffusion   LoadBalancer   192.168.x.x     xx.xx.xx.xxx   7860:32320/TCP   12m

在浏览器中访问上一步获取到的 http://xxx.xxx.xxx.xxx:7860，即可看到如下页面。

Prompt：Black and white photo of a beautiful city

Sampling method：DPM++ SDE