个人开发者如何部署一个便宜又稳定的AI绘画服务？ - 知乎
前几天写了一篇《手把手教你在本机安装Stable Diffusion秋叶整合包》的文章，有些同学反映对硬件的要求太高，显卡太TM贵了。今天我再分享一个云服务器炼丹的方法，方便大家快速入门上手，这个云服务不需要特殊网络设置，能连接公网网盘，随开随用，有3090显卡，也有4090显卡，不过我经常使用的是A5000显卡。
闲话不多说，下面就正式开始了。
注册登陆
注册方式一
手机号直接注册，打开这个链接：https://www.autodl.com/register，很简单就不多说了。
注册方式二
为什么还有两种方式？测试的时候发现验证码发不出去，官方说这两天验证码通道有点问题，有时发不出去。具体原因就不知道了，做个备选吧。
在它的登陆页面，点击“微信登陆”按钮，用微信扫一扫，在微信打开的页面中，点击“关注公众号”，关注成功后，AutoDL的网页会自动跳转，要求绑定手机号，这个验证码却能收到，感觉有点奇怪。
开服务器
注册成功之后，就可以登录了，登陆成功之后会进入一个管理界面。
之前听说注册用户还送10块钱，现在应该没有了，现在是会送30天的炼丹会员，单价上有些折扣，正常情况下这个折扣需要消费达到500元才会有。
没有钱就开不了服务器，所以我们要先充点钱进去。
充值
鼠标划到管理界面右上角的这个账户名称上，在弹出的窗口中点击“充值”。
在“充值”页面中，选择“其它金额”，我这里充值5块，你可以试试更小的金额能不能开机。每次少冲点也可以避免忘了关机导致被扣钱心疼的问题。
付款方式按照自己的情况选择就行了，具体支付流程大家都应该很熟练了，这里就不演示了。
租用实例
在管理界面的右上角点击“控制台”。
然后在左侧菜单中点击“容器实例”，在打开的页面中点击“租用新实例”。
在“创建实例”的页面，按照下图的顺序设置。
- 计费方式：一开始体验选择“按量计费”就可以了。
- 选择地区：大家都推荐内蒙A区，据说网络比较稳定，我也一直用这个。
- GPU型号：A5000每小时 1.18，实测性能也可以。
- GPU数量：先选择1个，后边熟练了再根据实际情况来。
- 选择主机：GPU型号和数量选择后，这里就会列出可用的主机，先随便选一个就行了。
下边还有一些设置。
数据盘：的免费容量是50G，如果不够需要花钱扩容，一般50G也够了。
镜像：首先选择“社区镜像”，然后在输入框中输入“yinghuoai”，会自动弹出一个镜像，选中它就行了。这个镜像是我专门修改过的，后续也会不断优化升级，大家有问题向我反馈就行。当然也可以用别的镜像，不过后边启动SD WebUI的步骤可能有些不同，建议先按照我这个步骤跑一遍再说。
最后点击“立即创建”。
启动
现在服务器实例已经启动起来了，我们还需要2步来启动 Stable Diffusion WebUI。
本机启动
点击“快捷工具”这一列中的“JupyterLab”，如下图所示：
上边的操作会在浏览器中打开一个新的页面，JupyterLab的页面。JupyterLab 是一个Web应用程序，可以管理文件、记点东西、运行程序，功能类似于VSCode。
参照下图，执行以下2个步骤：
- 在页面左侧的文件管理器中双击“启动器.ipynb”；
- 在页面右侧打开的页签中点击红框中的启动按钮。
首次启动要下载一些模型，会有点慢，大概2-3分钟。后边再启动就会跳过这些下载步骤，达到秒级。
看到下图的“Running on local URL”和“Model loaded in” 就说明启动成功了。
其中的“http://127.0.0.1:6006”就是SD WebUI的访问地址，不过这个地址只能本机访问，而这个云服务器本质上只是个容器实例，没有桌面环境，也没有浏览器可以用。当然这个问题可以解决，请继续看下文。
映射到外网
回到容器实例列表，找到刚才启动的实例，在“快捷工具”中点击“自定义服务”，如下图所示：
如果第一次使用自定义服务，它会弹出一个身份认证的提示。因为AutoDL会把SD WebUI的本机访问地址映射到外网，大家可能都听说过网站备案这件事，这里AutoDL给大家提供的外网地址用的是AutoDL自己备案过的域名的子域名，所以AutoDL要承担一定的风险，出了问题的时候它得能找到人，所以需要身份认证。
按照提示操作就行了，这里我使用个人认证进行演示。
输入姓名和身份证号，注意一个身份证只能在AutoDL上认证一次，多个账号就得用不同的身份证号来认证。
只要姓名和身份证号能对上，上边的认证就通过了。
我们再次点击“自定义服务”，这时候会弹出一个警告，意思就是不要乱搞，乱搞必被罚。我们都是好人，勾选同意服务协议，然后点击“访问”。
然后AutoDL就会在浏览器中打开一个新的页签，稍等片刻，期待已久的 SD WebUI 页面就展示出来了。
出图
为了方便大家绘画，这个镜像自带两个大模型，一个二次元，一个真实视觉。
这里以二次元模型为例，演示如何生成图片。
1、选择大模型，这里是默认的二次元模型 AnythingV5。
2、提示词，先来个简单的：a girl。
3、反向提示词：EasyNegative，这是一个嵌入式模型的代号，揉合了一些常见的反向提示词。
4、点击生成。
5、稍等片刻，图片就生成出来了，可以点击放大，右键保存。
继续深造
到这一步，很多同学应该可以感受到AI绘画的巨大魅力了，不需要学习什么绘画技巧、摄影技巧，就可以生成一张看起来质量还不错的图片，如果能够把它运用到实际的工作或生活中，效率必将大大提升。实际情况也是如此，一些电商公司不再聘请真人模特和摄影师，一些设计公司不再花大量时间制作效果图，而改用AI生成，很多复杂的工作变得简单高效。
我想大家也是都想用好AI绘画，使用它创造出真正的价值，不过要达到这个目的，咱们还得再深入学习一下才行。比方说，怎么才能写好提示词让它画出你想要的画面？什么样的人物动作姿势才更传神？又怎么生成那种特定艺术风格的美图？还有对AI生成图片不满意的时候，怎么调整改进？这些问题解决起来，要是有个系统的课程或者经验丰富的老师，给指指迷津，那可就太赞了，能帮你省去不少冤枉路，节省大把试错的时间和精力。
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下面还有一些云服务器使用方面的问题，需要的同学请继续阅读。
关机/开机
本文介绍的服务器实例计费方式是按量付费，每小时计费1次，如果暂时不用了，记得“关机”。
建议使用“小程序管理实例”，当你记不清楚的时候，就打开微信小程序看看，避免白白的浪费资源。
关机之后再次开机可能会遇到GPU无法分配的问题，因为服务器都是共享的，你关机的时候，别人就可能继续使用这个服务器的计算资源，再次开机时可能就没有足够的显卡了。
这时候怎么办？别慌，有办法。
在关机实例的“更多”这里，点击“克隆实例”，
在弹出的提示中，有两个关键的信息：1、数据盘不会自动拷贝，需要手动处理 2、每天3次克隆机会。
点击“确定”之后的流程和创建新服务器差不多，只不过不需要选择容器镜像了。
然后就可以在容器实例列表中看到克隆的进度：
新实例启动后，如果还需要数据盘的数据，我们需要在原实例的“更多”中点击“跨实例拷贝数据”：
在弹出的窗口中，选择“目标实例”，也就是克隆出的新实例；“源实例数据路径”填写：*，代表数据盘所有的文件。
等待数据拷贝完成：
数据拷贝完毕后，就可以使用新的实例继续工作了。
启动 SD WebUI 的方法在上边的步骤中介绍过了，这里就不重复了。
存储
文件管理
JupyterLab自带一个文件管理器。
- 点击右上角的文件夹图标可以开启/关闭文件管理器
- 这个文件管理器的根目录实际对应的是Linux系统的 /root 目录。
- 鼠标双击文件后会在右侧的编辑器中打开。
对文件夹和文件的操作可以通过鼠标右键触发，可以看到这里边有很多操作，新建、复制、删除都有了，还是挺方便的。
对于服务器和本地文件的交互，我们可以通过这个文件管理器的上传、下载实现。
公网网盘
AutoDL系统盘是30G、数据盘是50G，如果超出就需要付费购买数据空间。虽然我们已经将各种模型搬到了数据盘中，但是大模型动辄就2-5G，所以免费的数据盘也放不下几个模型，而且我们还有各种插件和生成的文件。
考虑下使用场景，对于模型，我们不会同时使用所有模型，所以可以把它们先放到别的地方，用的时候再加载进来，不怎么用的就挪到别的地方。这个别的地方可以是用户本地电脑，但是也会占用很多空间，所以很多时候就是各种网盘，比如百度网盘、阿里云盘这种。AutoDL支持的“公网网盘”就是干这件事的。
网盘授权
在实例列表中，找到需要下载数据的实例，点击“AutoPanel”：
在AutoPanel页面中点击“公网网盘”，这里需要设置一个密码。
设置密码之后，就可以进行网盘授权了，阿里云盘不怎么限速，所以建议优先使用它。没有阿里云盘的同学需要先去注册个账号，然后手机上安装它的APP，扫码授权。
授权通过后，当前服务器就可以操作云盘了。不过这样授权之后，只有当前服务器可以访问网盘，其它服务器想要访问网盘还得重新授权。
AutoDL提供了一个方法，把授权信息保存到一个独立的位置，新开的实例自动加载授权信息。
操作方法是，在已经授权的服务器这里，点击“导出授权”。
在弹出的窗口中，点击“复制授权信息”。
然后打开AutoDL的控制台，进入“账号”->“设置”->“公网网盘”，粘贴前边复制出来的授权信息，最后点击“确定”按钮。这样新创建的实例就自动授权了，访问网盘的时候只需要输入独立密码就行了。
下载文件
在授权过的公网网盘这里，找到你要下载到本地的文件，点击“下载”按钮。
确认下载文件的位置，这里不能修改，知道就行了，点击“确定”开始下载。
下载完毕后，进入到 JupyterLab 中，进入“autodl-tmp”文件夹，可以看到我们下载的文件。
如果你需要把文件移动到别的目录，在目标文件上点击右键，在弹出的菜单中点击“剪切”。
然后通过文件管理器进入到目标路径，在空白的地方点击“粘贴”，稍等片刻，文件就移动过来了。
上传文件
在“AutoPanel”的“公网网盘”页面中，点击“上传”，会弹出一个“上传文件”的页面，页面上方可以切换路径，页面下方会展示路径下的文件列表，找到想要上传的文件，点击文件后边的“上传”。
单个文件和文件夹都可以上传，但是文件夹下超过100个文件时需要先压缩再上传。可以连续发起多个上传任务，它们会排队执行。
文件存储
这部分内容因为需要用户手动开启，然后做一些技术处理，操作门槛比较高，如果搞不懂也没关系，不影响正常使用。
AutoDL本身提供了一个名为“文件存储”的功能，可以在多个服务器实例中共享，它类似于公网网盘，但是我们能够在服务器中直接访问它，所以它比公网网盘更方便一些。
点击“初始化文件存储”之后，我们可以看到下边这个界面。可以上传、下载文件，有点可惜的是这个免费空间只有20G，如果超出20G，超出的空间会被计费，目前每G每天1分钱。
开启文件存储后，我们可以在服务器的文件系统中看到这个文件夹，挂载的就是上边创建的“文件存储”。如果服务器是“文件存储”初始化之后创建的，需要把服务器实例先关机再开机，才能成功挂载。
“文件存储”的本质是一种网络存储，它的好处是三副本存储，数据不容易丢失，但是相比服务器本地的“系统盘”和“数据盘”，访问速度会慢一些。
如果你对磁盘性能要求不高，可以把SD WebUI的部分路径改到这个下边，比如生成图片的输出路径，一些小模型等等。
更换图片输出路径的方法：
（1）启动一个可以执行命令的终端。
点击 JupyterLab 中的这个加号，打开一个新的 Launcher。
在 Launcher 页面中点击“终端”。
（2）在终端执行更换路径的命令。
- 先在“文件存储”中创建一个目录，用来保存SD生成的图片；
- 然后把 SD WebUI 的文件输出目录删除；
- 最后创建一个 SD WebUI 输出目录到“文件存储”中新建目录的软链接。
这样 SD WebUI 保存文件时就自动保存到了“文件存储”中。
mkdir /root/autodl-fs/webui_outputs
rm -Rf /root/stable-diffusion-webui/outputs
ln -s /root/autodl-fs/webui_outputs /root/stable-diffusion-webui/outputs更换模型保存路径的方法：
这个简单点，修改下启动命令就行了，如果使用的是 yinghuoai 的镜像，直接修改下边这个文件：
这个命令中有几个 --xxx-dir 的参数，就是各种模型的路径，按照需要替换就行。
更改完毕之后，不要忘了在 JupyterLab 中重新启动，就是点那个两个箭头的按钮。
- *
OK，以上就是本文的主要内容了，如有问题，欢迎给我反馈。
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创建于: 2024-02-29 16:58:47
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