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Diffusion操作流程 部署和使用AI绘画Stable Diffusion应用 绑定自定义域名(可选) 上传自定义模型(可选) 进阶使用:使用ECS作为NFS服务器实现多用户资源隔离 进阶使用:通过挂载同一SFS文件系统实现多用户资源共享 进阶使用:使用专享版APIG触发器提升性能 进阶使用:启用WebUI认证
Administrator系统角色,无需手动取消) VPC Administrator:虚拟私有云服务管理员。 Server Administrator:服务器管理员。 上传和使用自定义模型时必选。 SFS FullAccess 弹性文件服务所有权限。 上传和使用自定义模型挂载SFS文件系统时必选。
进阶使用:本文还提供多用户使用场景下需要资源隔离的相关使用方法。 方案优势 轻松部署 部署流程简便,结合弹性的Serverless解决方案,无需服务器管理和运维,即刻体验AI对话功能。 开源和定制化 提供自定义和进阶使用场景,轻松实现高阶个性化的AI对话。 约束与限制 当前使用Funct
以及使用专享版APIG触发器提升业务性能的相关使用方法。 方案优势 轻松部署 部署流程简便,结合弹性的Serverless解决方案,无需服务器管理和运维,即刻体验AI绘画功能。 开源和定制化 提供多种自定义和进阶使用场景,轻松实现高阶个性化的AI绘画。 约束与限制 当前使用Fun
使用CodeArts托管函数代码 步骤一:新建项目 步骤二:函数代码托管 步骤三:配置部署主机 步骤四:搭建函数部署脚本更新流水线 步骤五:搭建函数更新流水线 父主题: 自动化部署
Manager在线安装自定义模型和节点的相关使用方法。 方案优势 轻松部署 部署流程简便,结合弹性的Serverless解决方案,无需服务器管理和运维,即刻体验AI绘画功能。 开源和定制化 提供多种自定义和进阶使用场景,轻松实现高阶个性化的AI绘画。 约束与限制 当前使用Fun
已创建日志组,此处以LogGroup1为例,创建过程请参见创建日志组。 已创建日志流,此处以LogTopic1为例,创建过程请参见创建日志流。 已配置Agent,快速将ECS等服务器上日志采集到指定的日志组,详情请参见安装ICAgent。 创建LTS触发器 登录函数工作流控制台,在左侧的导航栏选择“函数 > 函数列表”。
上传与使用自定义模型(可选) FunctionGraph应用中心的AI对话应用中内置了默认模型ChatGLM3-6B,如需使用更多自定义模型进行AI对话,需要在创建成功的应用中初始化自定义模型挂载文件系统,并添加环境变量使用自定义模型。 前提条件 完成部署AI对话ChatGLM3准备工作,委托中包含“SWR
上传自定义模型和节点(可选) FunctionGraph应用中心的AI绘画应用中内置了默认模型,如需使用更多自定义模型和自定义节点进行AI绘画并保存生成的结果,需要在创建成功的应用中初始化自定义模型,并挂载文件系统为应用提供持续使用能力。 前提条件 完成部署AI绘画ComfyUI
已开启函数访问VPC内资源的网络配置,开启后需在Kafka服务安全组配置对应子网的权限,请参见配置网络。函数的网络配置需要和创建Kafka的ECS节点网络配置一样,包括VPC和子网。 创建开源Kafka触发器 登录函数工作流控制台,在左侧的导航栏选择“函数 > 函数列表”。 选择待配置的函数,单击进入函数详情页。
并随时根据业务改变对函数处理过程做调整,实现业务灵活变更。 简化运维,用户只需开通相关云服务并在函数服务中编写业务逻辑,无需配置或管理服务器,专注于业务创新。业务爆发时可以自动调度资源运行更多函数实例以满足处理需求。 按需计费,只有对函数执行的时间及各智能服务处理进行计费,无需购买冗余的资源用于非峰值处理。
前提条件 完成部署和使用AI绘画Stable Diffusion应用步骤,应用创建成功。 参考创建APIG实例的网络环境准备搭建完成业务所需的服务器和网络环境。 约束与限制 改用专享版APIG触发器时,新应用创建时分配的临时域名将不再可用,需准备您的自定义域名绑定应用使用。 步骤一:购买专享版APIG实例
可通过其APIG触发器管理应用资源,如模型、插件的上传和图片下载等。 步骤二:使用默认模型和临时域名进行AI绘画 ComfyUI前端页面会不间断地发送HTTP请求以维持与服务器的连接,并且需要保持WebSocket连接以同步实时状态,这会导致函数弹性实例无法退出,因此ComfyUI页面打开时会持续使用计算资源,即
eb服务初始化时间一共超过了5秒钟,那么无疑将会使您网站的用户体验大打折扣,因此设法减少冷启动时间,提高终端用户的使用体验,是您在构建无服务器架构时亟待解决的问题。 Serverless实例的生命周期可以分为三个阶段: 初始化:在此阶段,FunctionGraph会尝试解冻之前的