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企业交换机 ESW
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云防火墙 CFW
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数据加密服务 DEW
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数据安全中心 DSC
云证书管理服务 CCM
威胁检测服务 MTD
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分布式缓存服务 DCS
多活高可用服务 MAS
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应用运维管理 AOM
应用性能管理 APM
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标签管理服务 TMS
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移动应用测试 MobileAPPTest
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性能测试 CodeArts PerfTest
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云应用引擎 CAE
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表格存储服务 CloudTable
可信智能计算服务 TICS
推荐系统 RES
云搜索服务 CSS
数据可视化 DLV
数据接入服务 DIS
数据仓库服务 GaussDB(DWS)
数据治理中心 DataArts Studio
湖仓构建 LakeFormation
智能数据洞察 DataArts Insight
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SD3.5基于Lite Server适配PyTorch NPU的推理指导(6.3.912)

更新时间:2025-02-07 GMT+08:00
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Stable Diffusion(简称SD)是一种基于扩散过程的图像生成模型,应用于文生图场景,能够帮助用户生成图像。

本文基于diffusers和comfyui两个框架进行适配。

方案概览

本方案介绍了在ModelArts Lite Server上使用昇腾计算资源Ascend Snt9B开展SD3.5模型的推理过程。

资源规格要求

推荐使用“西南-贵阳一”Region上的Server资源和Ascend Snt9B单机。

表1 环境要求

名称

版本

driver

23.0.6

PyTorch

pytorch_2.1.0

获取软件和镜像

表2 获取软件和镜像

分类

名称

获取路径

插件代码包

AscendCloud-6.3.912软件包中的AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip

获取路径:Support-E,在此路径中查找下载ModelArts 6.3.912 版本。

说明:

如果上述软件获取路径打开后未显示相应的软件信息,说明您没有下载权限,请联系您所在企业的华为方技术支持下载获取。

基础镜像包

swr.cn-southwest-2.myhuaweicloud.com/atelier/pytorch_2_1_ascend:pytorch_2.1.0-cann_8.0.rc3-py_3.9-hce_2.0.2409-aarch64-snt9b-20241213131522-aafe527

SWR上拉取。

约束限制

  • 本文档适配昇腾云ModelArts 6.3.912版本,请参考表2获取配套版本的软件包和镜像,请严格遵照版本配套关系使用本文档。
  • 确保容器可以访问公网。

步骤一:检查环境

  1. 请参考Lite Server资源开通,购买Lite Server资源,并确保机器已开通,密码已获取,能通过SSH登录,不同机器之间网络互通。
    说明:

    购买Server资源时如果无可选资源规格,需要联系华为云技术支持申请开通。

    当容器需要提供服务给多个用户,或者多个用户共享使用该容器时,应限制容器访问Openstack的管理地址(169.254.169.254),以防止容器获取宿主机的元数据。具体操作请参见禁止容器获取宿主机元数据

  2. SSH登录机器后,检查NPU卡状态。运行如下命令,返回NPU设备信息。
    npu-smi info                    # 在每个实例节点上运行此命令可以看到NPU卡状态
    npu-smi info -l | grep Total    # 在每个实例节点上运行此命令可以看到总卡数

    如出现错误,可能是机器上的NPU设备没有正常安装,或者NPU镜像被其他容器挂载。请先正常安装固件和驱动,或释放被挂载的NPU。

  3. 检查是否安装docker。
    docker -v   #检查docker是否安装

    如尚未安装,运行以下命令安装docker。

    yum install -y docker-engine.aarch64 docker-engine-selinux.noarch docker-runc.aarch64
  4. 配置IP转发,用于容器内的网络访问。执行以下命令查看net.ipv4.ip_forward配置项的值,如果为1,可跳过此步骤。
    sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
    如果net.ipv4.ip_forward配置项的值不为1,执行以下命令配置IP转发。
    sed -i 's/net\.ipv4\.ip_forward=0/net\.ipv4\.ip_forward=1/g' /etc/sysctl.conf
    sysctl -p | grep net.ipv4.ip_forward
  5. 获取基础镜像。建议使用官方提供的镜像部署推理服务。镜像地址{image_url}参见表1:获取软件和镜像
    docker pull {image_url}
  6. 启动容器镜像。启动前请先按照参数说明修改${}中的参数。可以根据实际需要增加修改参数。
    docker run -itd \
    --name ${container_name} \
    -v /sys/fs/cgroup:/sys/fs/cgroup:ro \
    -p 8443:8443 \
    -v /etc/localtime:/etc/localtime \
    -v /usr/local/Ascend/driver:/usr/local/Ascend/driver \
    -v /usr/local/bin/npu-smi:/usr/local/bin/npu-smi \
    --shm-size 60g \
    --device=/dev/davinci_manager \
    --device=/dev/hisi_hdc \
    --device=/dev/devmm_svm \
    --device=/dev/davinci1 \
    --network=bridge \
    ${image_name} bash

    参数说明:

    • --name ${container_name} 容器名称,进入容器时会用到,此处可以自己定义一个容器名称,例如sdxl-diffusers。
    • --device=/dev/davinci1:挂载主机的/dev/davinci3到容器的/dev/davinci1。可以使用npu-smi info查看空闲卡号,修改davinci后数字可以更改挂载卡。
    • ${image_name} 代表 ${image_name}。
    • -p 8443:8443:容器内映射到宿主机的端口号,如果已被占用可以使用其他未占用的端口号
  7. 进入容器。需要将${container_name}替换为实际的容器名称。
    docker exec -it ${container_name} bash

步骤二:上传代码、权重和数据集到容器中

  1. 安装插件代码包。
    将获取到的插件代码包AscendCloud-AIGC-6.3.912-xxx.zip文件上传到容器的/home/ma-user目录下,并解压。
    cd /home/ma-user
    unzip AscendCloud-AIGC-6.3.912-*.zip #解压
  2. 下载模型权重,上传到容器的/home/ma-user目录下,官网下载地址(需登录)。

步骤三:使用Diffusers推理

  1. 进入容器中/home/ma-user/aigc_inference/torch_npu/diffusers/0_21_2/ascend_diffusers路径下。
    cd /home/ma-user/aigc_inference/torch_npu/diffusers/0_21_2/ascend_diffusers
  2. 安装所需依赖包。
    pip install -e .
    pip install diffusers==0.31.0
  3. 开始推理。
    export MODEL_NAME='下载好的huggingface模型路径,例如/home/ma-user/stable-diffusion-3.5-medium。如果未手动下载,想要自动下载的话直接配置模型名称即可,例如stabilityai/stable-diffusion-3.5-medium,见步骤二第2节'
    cd examples
    python sd_inference_example.py --sd35 --model_id ${MODEL_NAME} --prompt 'a dog' --num_inference_steps 28 --width 512 512 768 1024 768 --height 512 768 768 1024 1024 --dynamo

步骤四:使用ComfyUI推理

  1. 拉取ComfyUI代码。
    cd /home/ma-user
    git clone -c http.sslVerify=false https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 
    cd ComfyUI 
    # 切换到0.2.7分支  
    git reset --hard 6966729

    修改requirements.txt中的torch/torchvision/torchaudio版本号如下图:

    保存requirements.txt后安装所需依赖:

    # 安装依赖
    pip install -r requirements.txt
  2. 进入容器中/home/ma-user/aigc_inference/torch_npu/diffusers/0_21_2/ascend_diffusers路径下。
    cd /home/ma-user/aigc_inference/torch_npu/diffusers/0_21_2/ascend_diffusers
    安装所需依赖包。
    pip install -e .
    pip install diffusers==0.31.0
  3. 使用comfyui_ascend_node。
    cp -r /home/ma-user/aigc_inference/torch_npu/comfyui/a82fae2/comfyui_ascend_node /home/ma-user/ComfyUI/custom_nodes/
  4. 加载权重。

    将下载好的sd3.5_medium.safetensors,sd3.5_large.safetensors到/home/ma-user/ComfyUI/models/checkpoints 目录下;

    将下载好的text_encoder权重(clip_l.safetensors, clip_g.safetensors and t5xxl_fp16.safetensors),放到 /home/ma-user/ComfyUI/models/clip 目录下。

  5. 启动ComfyUI。
    cd /home/ma-user/ComfyUI
    export GRAPH_MODE=1
    export INF_NAN_MODE_ENABLE=0
    python main.py --port 8443 --force-fp16 --listen

    --port 端口号与启动容器时映射到宿主机的端口号保持一致。

  6. 发送服务请求。
    1. 从浏览器访问ComfyUI服务。在浏览器中输入 http://{ip}:{port}

      这里的ip为宿主机节点ip,port为启动ComfyUI使用的端口号。

    2. 访问界面,页面工作流示例如下图所示。

    3. 加载SD3.5workflow文件。单击“Load”,选择下载好的SD3.5M_example_workflow.json或者SD3.5L_example_workflow.json。

    4. 选择diffusion model ,如下图。

      如果加载的是SD3.5M_example_workflow.json,这里选择sd3.5_medium.safetensors;如果加载的是SD3.5L_example_workflow.json,这里选择sd3.5_large.safetensors。

    5. 选择clip 模型,如下图。

    6. 配置推理的参数,如steps,width,height,batch_size等

    7. 单击“Queue Prompt”加入推理队列进行推理,如下图。

      成功之后结果如下图所示。首次加载或切换模型推理时,需要加载模型并进行相关初始化工作,首次推理时间较长,请耐心等待。

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