介绍
Stable Diffusion是文本到图像的潜在扩散模型，它可以根据文本提示词生成对应的图像。Stable Diffusion模型是扩散模型的变种，可以通过逐步对随机高斯噪声进行去噪以获得感兴趣的样本。与传统生成模型相比，Stable Diffusion可以在不需要复杂训练过程或大量数据集的情况下生成真实感强、细节丰富的图像。目前该项目已经应用于多种场景，包括计算机视觉、数字艺术、视频游戏等领域。
资源编排服务（Resource Orchestration Service， ROS）是阿里云提供基于基础设施即代码（Infrastructure as Code, IaC） 理念的自动化部署服务，我们可以通过定义一个 Terraform 模板，轻松部署云上的 Stable Diffusion 模型。
部署步骤
- 登录ROS控制台 Stable Diffusion部署页面
- 配置模板参数：选择 ECS 实例的实例类型、可用区参数
- 点击【创建】进行资源部署。部署完成后，点击资源栈的输出，即可看到 Stable Diffusion 服务的地址。点击链接即可体验 Stable Diffusion 的功能。
部署原理
我们可以看到通过 ROS 可以非常快捷地部署阿里云上的各种云资源（比如 vpc、vswitch、ecs 实例等）和应用程序（比如 Stable Diffusion）。如果想了解是如何做到的，那么可以阅读此章节。
- 编写 Terraform 模板。在如下模板中定义了：
- resource：定义了 vpc、vswitch、ecs、安全组、安全组规则以及安装 Stable Diffusion 的命令执行。
- variable：定义了常用的参数，比如可用区、ECS实例类型类型。
- output：定义了自定义输出，比如 Stable Diffusion 服务的地址
variable "zone_id" {type = stringdescription = <<EOT{"AssociationProperty": "ZoneId","Label": {"zh-cn": "可用区ID","en": "Zone ID"}}EOT
}variable "instance_type" {type = stringdescription = <<EOT{"Label": {"zh-cn": "实例类型","en": "Instance Type"},"AssociationProperty": "ALIYUN::ECS::Instance::InstanceType","AssociationPropertyMetadata": {"Constraints": {"Memory": [64]}}}EOTdefault = "ecs.g8a.4xlarge"
}resource "alicloud_vpc" "vpc" {vpc_name = "stable-diffusion-vpc"cidr_block = "192.168.0.0/16"
}resource "alicloud_vswitch" "vswitch" {vpc_id = alicloud_vpc.vpc.idzone_id = var.zone_idcidr_block = "192.168.0.0/24"
}resource "alicloud_security_group" "group" {vpc_id = alicloud_vpc.vpc.id
}resource "alicloud_security_group_rule" "rule" {type = "ingress"ip_protocol = "tcp"nic_type = "intranet"policy = "accept"port_range = "7860/7860"priority = 1security_group_id = alicloud_security_group.group.idcidr_ip = "0.0.0.0/0"
}resource "alicloud_instance" "ecs" {availability_zone = var.zone_idsecurity_groups = alicloud_security_group.group.*.idinstance_type = var.instance_typesystem_disk_category = "cloud_essd"image_id = "aliyun_3_x64_20G_alibase_20240528.vhd"instance_name = "stable-diffusion"vswitch_id = alicloud_vswitch.vswitch.idinternet_max_bandwidth_out = 100system_disk_size = 100
}locals {command = <<EOF
#!/bin/bash
sudo dnf config-manager --add-repo=https://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/centos/docker-ce.repo
sudo dnf -y install dnf-plugin-releasever-adapter --repo alinux3-plus
sudo dnf -y install docker-ce --nobest
sudo systemctl start docker
sudo systemctl enable dockersudo docker pull registry.openanolis.cn/openanolis/pytorch-amd:1.13.1-23-zendnn4.1
sudo docker run -d --name pytorch-amd --net host -v $HOME:/root registry.openanolis.cn/openanolis/pytorch-amd:1.13.1-23-zendnn4.1 sh -c "tail -f /dev/null" &
sleep 3
sudo docker exec -w /root pytorch-amd sh -c '
yum install -y git git-lfs wget tmux mesa-libGL gperftools-libs &&
git lfs install &&
git clone -b v1.5.2 https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git &&
mkdir stable-diffusion-webui/repositories && cd $_ &&
git clone https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git stable-diffusion-stability-ai &&
git clone https://github.com/Stability-AI/generative-models.git generative-models &&
git clone https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git k-diffusion &&
git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer.git CodeFormer &&
git clone https://github.com/salesforce/BLIP.git BLIP &&
git -C stable-diffusion-stability-ai checkout cf1d67a6fd5ea1aa600c4df58e5b47da45f6bdbf &&
git -C generative-models checkout 5c10deee76adad0032b412294130090932317a87 &&
git -C k-diffusion checkout c9fe758757e022f05ca5a53fa8fac28889e4f1cf &&
git -C CodeFormer checkout c5b4593074ba6214284d6acd5f1719b6c5d739af &&
git -C BLIP checkout 48211a1594f1321b00f14c9f7a5b4813144b2fb9 &&
cd ~ && mkdir -p stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion &&
wget "https://www.modelscope.cn/api/v1/models/AI-ModelScope/stable-diffusion-v1-5/repo?Revision=master&FilePath=v1-5-pruned-emaonly.safetensors" -O stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.safetensors &&
mkdir -p ~/stable-diffusion-webui/models/clip &&
git clone --depth=1 https://gitee.com/modelee/clip-vit-large-patch14.git ~/stable-diffusion-webui/models/clip/clip-vit-large-patch14 &&
sed -i "s?openai/clip-vit-large-patch14?/root/stable-diffusion-webui/models/clip/clip-vit-large-patch14?g" ~/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion-stability-ai/ldm/modules/encoders/modules.py &&
mkdir -p ~/.config/pip &&
cat > ~/.config/pip/pip.conf <<EOX
[global]
index-url=http://mirrors.cloud.aliyuncs.com/pypi/simple/[install]
trusted-host=mirrors.cloud.aliyuncs.com
EOX
pip install cython gfpgan open-clip-torch==2.8.0 httpx==0.24.1 &&
pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git@d50d76daa670286dd6cacf3bcd80b5e4823fc8e1 &&
cat > /etc/profile.d/env.sh <<EOX
export OMP_NUM_THREADS=\$(nproc --all)
export GOMP_CPU_AFFINITY=0-\$(( \$(nproc --all) - 1 ))
EOX
source /etc/profile &&
cd ~/stable-diffusion-webui &&
venv_dir="-" ./webui.sh -f --skip-torch-cuda-test --exit &&
export LD_PRELOAD=/usr/lib64/libtcmalloc.so.4 &&
export venv_dir="-" &&
nohup python3 launch.py -f --skip-torch-cuda-test --skip-version-check --no-half --precision full --use-cpu all --listen > output.log 2>&1 &
'
EOFbase_64_command = base64encode(local.command)
}resource "alicloud_ecs_command" "command" {name = "stable-diffusion-command"command_content = local.base_64_commandtype = "RunShellScript"timeout = 7200working_dir = "/root"
}resource "alicloud_ecs_invocation" "default" {command_id = alicloud_ecs_command.command.idinstance_id = [alicloud_instance.ecs.id]timeouts {create = "7200s"}
}output "Url" {description = <<EOT{"Label": "Web 访问地址","Description": "Stable-Diffusion 页面访问地址."}EOTvalue = format("http://%s:7860", alicloud_instance.ecs.public_ip)
}
- 在 ROS 控制台中使用此模板创建资源栈。ROS 会自动解析出模板中资源的依赖关系，按照资源依赖顺序创建云资源。如果资源间没有依赖，则会并发创建，从而提升部署效率。ROS 会把这次创建的所有资源存放到一个“资源栈”中，后续可以方便地管理这组资源集合。比如：
- 将新模板应用到这个“资源栈”中，从而更新里面的资源。
- 删除这个“资源栈”，从而把所有的资源删掉。
总结
基于 IaC 的理念，通过定义一个模板，使用 ROS 进行自动化部署，可以非常高效快捷地部署任意云资源和应用（比如 Stable Diffusion 模型）。相比于手动部署或者通过 API、SDK 的部署方式，有着高效、稳定等诸多优势，也是服务上云的最佳实践。