Serverless 一键部署 Stable Diffusion 玩出新花样

见解分享

2023-09-28 22:48:09

动态模型加载：释放 Serverless 部署 Stable Diffusion 的潜力

背景

在上一篇博客中，我们探索了如何使用 Serverless Devs 和函数计算轻松部署 Stable Diffusion。不过，随着模型的不断迭代更新，我们面临着一个挑战：如何动态地加载新模型，以充分利用最新的功能和改进。

动态模型加载的意义

动态模型加载对于以下方面至关重要：

持续改进： Stable Diffusion 模型正在不断更新，带来更好的效果和功能。动态加载允许我们轻松升级到最新版本，而无需重新部署整个应用程序。
灵活部署： 动态加载使我们能够根据不同需求部署不同版本的模型。例如，我们可以同时部署一个快速推理模型和一个高质量生成模型，并根据请求动态选择。
成本优化： 通过动态加载，我们只需存储和加载所需的模型，从而节省存储和计算成本。

解决方案

Serverless Devs 提供了两种动态模型加载解决方案：

1. 挂载远程模型

从远程存储（如 OSS）加载模型文件。
函数运行时下载并加载模型。
代码示例：

import tflite_runtime.interpreter as tflite

def load_model_from_remote(url):
    # 下载模型文件
    model_file_path = tflite.Interpreter.from_remote(url)
    return model_file_path

def generate_image(model_file_path, text_prompt):
    # 加载模型
    model = tflite.Interpreter(model_file_path)
    # 生成图像
    image = model.generate_image(text_prompt)
    return image

2. 使用模型库

将模型文件存储在函数计算模型库中。
函数运行时直接从模型库加载模型。
代码示例：

import tflite_runtime.interpreter as tflite

def load_model_from_model_repo(model_name):
    # 加载模型
    model = tflite.Interpreter.from_model_repo(model_name)
    return model

def generate_image(model, text_prompt):
    # 生成图像
    image = model.generate_image(text_prompt)
    return image