上一篇文章：將Stable Diffusion自定義model部署到服務(wù)器上并支持自動(dòng)擴(kuò)容
上一篇文章主要介紹了如何編寫我們自己的運(yùn)行模型的代碼槽驶，不依賴stable-diffusion-webui提供的整個(gè)webui的加載饼拍，從而能夠運(yùn)行模型秃踩，然后將任何自定義模型以及Lora部署到支持自動(dòng)擴(kuò)縮容的GPU服務(wù)器上逛腿，從而能夠支撐多人并發(fā)請(qǐng)求。
本文依然準(zhǔn)備介紹如何將任何自定義的Stable Diffusion模型或者Lora模型部署到服務(wù)器上筒捺，從而可以定制自己的UI界面并且不受同時(shí)只能接受一個(gè)請(qǐng)求的限制踩窖。同時(shí)诺擅，提供了一種長(zhǎng)期對(duì)外提供服務(wù)的比較經(jīng)濟(jì)的方案
上一篇文章中使用的平臺(tái)，雖然能夠滿足自動(dòng)擴(kuò)縮容的需求谴分，但是至少會(huì)保留一臺(tái)GPU實(shí)例锈麸，每小時(shí)0.6美刀，還是很燒錢的牺蹄。而這篇文章中忘伞，我發(fā)現(xiàn)了另一個(gè)更加經(jīng)濟(jì)的平臺(tái)，在沒有請(qǐng)求時(shí)可以縮容到0臺(tái)實(shí)例從而避免費(fèi)用钞馁，在有請(qǐng)求時(shí)才會(huì)計(jì)費(fèi)虑省，并且只會(huì)對(duì)真正計(jì)算的時(shí)間收費(fèi)，我試了一下一次生成基本只需要0.02美刀僧凰，對(duì)于項(xiàng)目的啟動(dòng)來說已經(jīng)足夠經(jīng)濟(jì)了探颈。
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