丹摩智算（damodel）部署stable diffusion心得

在Windows或者其他系统上，部署stable diffusion并不是一件很难的事情，如果自己的电脑带有合适的显卡，有足够的显存，用自己的电脑即可部署stable diffusion大模型，生成自己的图片，但如果是在云服务器上，如果想要来做这件事情，就需要服务器带有足够用的显卡，在寻找相应的服务器产品的时候，发现了丹摩智算（damodel） 这个平台。

丹摩智算可以直接使用其显卡来部署大模型，之前我的stable diffusion-webui是放在台式机上的，由于显卡不是rtx系列的，所以只能使用有限的cpu资源来做推理，一直想要尝试部署gpu版本的stable diffusion，当发现丹摩智算的时候，终于可以试一下了。

但是做的过程中，发生了不少曲折的事情。

本想着有现成的安装包，直接安装就能达到效果，结果还是太大意了，几乎每一步遇到一个坎坷。

第一个遇到的坎坷是网络原因。因为github网络环境的原因，直接git clone github地址下载非常不稳定，而且非常慢，折腾了挺长的时间之后，决定放弃GitHub上下载。于是寻求gitee上的可用的版本。gitee上首先找到了一个库，下载了最近的tag，执行之后报错，提示跟python的版本不一致。原来是gitee上的这个库是很久之前的了，支持的也是就的python版本，跟我更新的python3不一致， 无奈之下就重新找了一个库，看到库的时间比较新，找到最近的tag版本，重新安装才算正常。总结下来就是：1.要用国内的源码库，不要用国外的，网络不稳定，即便有，也可能网速非常慢，一旦文件很大且不支持断点续传，就会造成额外的开销 2.国内的源码库，一定要注意其更新时间和tag或代码分支的时间，不要用太久的版本，否则可能会和操作系统或着其他环境版本不一致，导致失败重做

第二个遇到的问题是大文件下载上传很慢，资源不好找。网上很多的资源，用的时候会发现已经不能访问了，无奈，只能自己寻找新的源地址，甚至有的需要别人从源码自行编译的，离线下载后安装使用，甚至找不到的，需要自己找到源码库下载。这个问题主要体现在两个地方，一个是python库，有的2G多，一个是模型文件，一个可能四五个G。刚开始搞的时候很崩溃，因为找不到好的上传下载的地址，下载几百k，上传100k左右，一个文件安装下来，直接浪费了一天时间，甚至有时候因为网络不稳定，还导致了几次下载失败后，重新下载，上传失败后重新上传，真的很崩溃。

后面实在是没招了，告知工作人员这个问题，还好，工作人员处理速度很快，群里小伙伴也一起分享经验，最后通过wget+一个国内的库地址，解决了快速下载模型这个问题。工作人员相应也很快，直接安装组件的时候，一些以来组件的下载，直接从python上自动下载，速度能够达到20M，非常爽，一会就搞定了，这体验非常好，也大大提高了部署的速度

这个问题的总结就是：1.大文件一定要找到下载速度快的源地址，无论是模型文件，还是python库文件，事半功倍 2.python自动下载可以基于服务器上的自动下载，速度非常快，20M速度，比很多自己找的网站速度都要快

第三个问题是，部署结束之后，外网访问的时候，发生了一些状况。本来觉着直接通过设置 访问控制添加端口的方式就能完成访问。但实际上，部署后curl是可以看到网页了，但外网是bad gateway,没有办法只能求助工作人员，还好工作人员响应速度很快，告知了两个方法，尝试了第二个方法的时候，就找到解决思路了，平时我们使用的是127.0.0.1 往外映射，但这个平台使用的是0.0.0.0 往外映射的，所以把启动收的默认ip127.0.0.1 改为0.0.0.0，才最终解决问题

这个问题的总结是：遇到问题，如果是通用性问题可以自行解决，如果是平台相关的问题，一定要找工作人员来帮助解决问题，只有对症下药，才能药到病除。

以上就是我对丹摩智算 这个平台的使用心得，除了一些小的感想之外，这三个大问题是感触颇深的，哪怕已经完成部署，仍然值得记录下来，也许简单的一点小笔记，能让你避免走一些弯路，少踩一点坑，那这篇文章也算是没有白写了。

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