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结束实验

 

• 实验手册
• 实验报告

 

2. 准备您家萌宠数据集

一、准备数据集

1. 挑选20张萌宠图片，要求萌宠主体清晰。支持.png、.jpg、 .jpeg、 .webp、.bmp 格式的照片。

注意：其他图片格式，会造成训练模型时报错，请一定要确认照片格式！如果您发现有些照片格式不符合要求，请使用图片转换工具，请不要通过给图片重命名来修改格式，也会导致训练报错。

• 解释说明：挑选您家萌宠单独照片，为了模型训练效果，尽量保持照片背景干净，不要与人的合照，也不要与其他动物合照，保证有萌宠正脸照，尽量不要所有照片都是背面或者侧面。
• 正确示范✅：

• 
  

• 错误示范❌：

2. 在您PC电脑上新建文件夹，文件夹名为您萌宠英文名（或中文名拼音，更推荐），将20张照片放入文件夹中。

• 解释说明：若您萌宠有英文名，例如Bob，则您文件夹名为Bob；若您萌宠是中文名，例如桃子，则您文件夹名为taozi。

 

说明：我们在镜像中内置了“taozi”数据集，包含了一只名叫桃子的小猫的20张照片。如果您不想要准备自己的宠物数据集，但是想要体验容器化弹性部署、模型镜像加速拉取以及 Stable Diffusion 模型训练的过程，您可以直接使用“taozi”数据集来训练。

 

二、查看数据集路径，并保存路径

查看本地数据集路径方法如下。

 

• 如果您电脑是 Mac 系统：

您可直接键盘 command+C，然后在终端command+V。

举例：

1. 单击目标文件，如Bob2，键盘同时按下command+C。

2. 打开本地终端，键盘同时按下command+V，即可看到文件夹路径，即/Users/XXXX/Downloads/Bob2 （如下截图）。

• 如果您电脑是 Windows 系统：

您可右键单击文件夹，单击属性，在属性面板中找到目标文件bob所在的位置。例如D:\。

 

 

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结束实验

 

• 实验手册
• 实验报告

 

3. 开通MSE云原生网关并完成授权

一、开通MSE云原生网关

1. 前往开通MSE云原生网关页面。
2. 单击确认授权，开通MSE云原生网关。
3. 在访问控制快速授权对话框中，单击确认授权，完成授权。

 

二、为 MSE 访问 ECI 授权

1. 前往MSE访问ECI授权页面。
2. 单击同意授权，完成MSE访问ECI的授权。

 

 

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4. 创建 ACK Serverless 集群

1. 登录容器服务管理控制台，在左侧导航栏选择集群。

2. 在集群列表页面，单击页面右上角的创建集群。

3. 在创建集群页面，单击ACK Serverless集群页签，根据如下说明完成相关配置，其他配置项保持默认值，然后单击下一步：组件配置。

配置项	说明	配置建议
集群名称	填写集群的名称。	knative-sd-demo
集群规格	选择集群规格，支持Pro版和标准版	Pro版
地域	选择集群所在的地域。建议选择华北2（北京）地域。	华北2（北京）
可用区	选择集群所在的可用区。 目前华北2（北京）支持的可用区如下： 华北 2 可用区 C 华北 2 可用区 D 华北 2 可用区 G 华北 2 可用区 E 注意：请您在以上ECI支持GPU的四个可用区进行选择。	华北2 可用区G
API Server访问	ACK Serverless集群默认为API Server创建一个内网SLB实例，您可修改SLB实例规格。更多信息，请参见实例规格。 您可设置是否开放使用EIP暴露API Server。	使用EIP暴露API Server

 

4. 单击下一步：组件配置，选择Ingress为MSE Ingress，并选中开启 Knative。如您无需使用监控和日志服务等功能，可以取消选中使用阿里云可观测监控 Prometheus 版和使用日志服务，避免产生相关费用。其他配置项保持默认。

5. 单击下一步：确认配置，确认配置信息，仔细阅读并选中相关协议，然后单击创建集群。预计等待3分钟。

 

 

 

额外说明：

1. 若您项目状态均为「通过」，您可忽略下方内容，直接点击文档「下一页」。
2. 若您之前从未开通过 ACK 产品，以及若您是第一次使用阿里云产品，可能会出现如下2项状态「未通过」提醒。您可根据如下步骤，依次操作。

 

5.1 【服务开通检查】状态「未通过」

若您界面显示【服务开通检查】状态「未通过」，则点击「容器服务 ACK Pro 版」，跳转到新页面。

在新页面勾选服务协议「我已阅读并同意容器服务ACK服务协议」，并点击「立即开通」。

出现如下页面，表示容器服务 ACK Pro 开通成功。

回到容器服务控制台页面，点击「重新检查」

【服务开通检查】状态显示为「通过」

 

5.2 【账户状态检查】状态「未通过」

点击用户中心 ，或者点击界面右上角头像，跳转到账号中心页面。

在账号中心页面查看「实名认证」情况，若您还未实名认证，点击进行认证即可。

点击页面上方的「费用」，跳转到用户中心首页

5. 安装 CSI 组件

 

1. 待集群状态为「运行中」，在集群列表页面，单击目标集群knative-sd-demo进入集群信息页面，然后在左侧导航栏，选择运维管理 > 组件管理。

2. 在组件管理页面，单击存储页签，找到csi-provisioner （托管）组件，单击卡片右下方的安装。

3. 单击确定完成CSI组件的安装。

 

6. 部署并访问 Stable Diffusion 服务

一、Knative 部署 Stable Diffusion 服务

1. 在集群列表页面，单击目标集群knative-sd-demo进入集群信息页面，然后在左侧导航栏，选择应用 > Knative。

2. 在Knative页面，单击服务管理页签，然后单击使用模板创建。

3. 在示例模板下拉列表中，选择 Resouce - Knative Service，删除原有的全部内容，并将以下 YAML 粘贴至模板，然后单击创建。

将会创建一个名为knative-sd-demo的服务。

apiVersion: storage.k8s.io/v1
kind: StorageClass
metadata: 
  name: alicloud-disk-efficiency
parameters:
  type: cloud_efficiency
  encrypted: "false"
provisioner: diskplugin.csi.alibabacloud.com
reclaimPolicy: Delete
allowVolumeExpansion: true
volumeBindingMode: Immediate
---
apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: sd-pvc
spec:
  accessModes:
  - ReadWriteOnce
  volumeMode: Filesystem
  resources:
    requests:
      storage: 20Gi
  storageClassName: alicloud-disk-efficiency
---
apiVersion: serving.knative.dev/v1
kind: Service
metadata:
  name: knative-sd-demo
  annotations:
    serving.knative.dev.alibabacloud/affinity: "cookie"
    serving.knative.dev.alibabacloud/cookie-name: "sd"
    serving.knative.dev.alibabacloud/cookie-timeout: "1800"
spec:
  template:
    metadata:
      annotations:
        autoscaling.knative.dev/class: mpa.autoscaling.knative.dev
        autoscaling.knative.dev/maxScale: '1'
        autoscaling.knative.dev/scale-down-delay: '1800s'
        autoscaling.knative.dev/scale-to-zero-pod-retention-period: '1800s'
        autoscaling.knative.dev/targetUtilizationPercentage: "100"
        k8s.aliyun.com/eci-extra-ephemeral-storage: 80Gi
        k8s.aliyun.com/eci-use-specs: 'ecs.gn5-c4g1.xlarge,ecs.gn5i-c8g1.2xlarge,ecs.gn5-c8g1.2xlarge'
    spec:
      containerConcurrency: 5
      initContainers:
      - name: init-sd
        image: yunqi-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/lab/stable-diffusion:v2.0.0-gpu
        command: 
        - sh
        - -c 
        - "cp -n /stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.safetensors /data/"
        volumeMounts:
        - name: sd-data
          mountPath: /data 
      containers:
      - args: 
        - --listen
        command:
        - python3
        - launch.py
        image: yunqi-registry.cn-shanghai.cr.aliyuncs.com/lab/stable-diffusion:v2.0.0-gpu
        imagePullPolicy: IfNotPresent
        ports:
        - containerPort: 7860
          name: http1
          protocol: TCP
        name: stable-diffusion
        readinessProbe:
          tcpSocket:
            port: 7860
          initialDelaySeconds: 5
          periodSeconds: 1
          failureThreshold: 3
        volumeMounts:
        - name: sd-data
          mountPath: /stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion
      volumes:
      - name: sd-data
        persistentVolumeClaim:
          claimName: sd-pvc

4. 在服务管理页签，刷新页面后，当knative-sd-demo的状态变为成功时，表明SD服务部署成功。

 

二、部署 portal server 并访问 Stable Diffusion 服务

部署观测服务portal-server，用于Stable Diffusion效果展示。

1. 
   
2. 在Knative页面，单击服务管理页签，然后单击使用模板创建。
3. 
   
4. 在示例模板下拉列表中，选择自定义，将以下portal-server压测服务的YAML示例粘贴至模板，然后单击创建。

---
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  labels:
    app: portal-server
  name: portal-server
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: portal-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: portal-server
    spec:
      serviceAccountName: portal-server
      containers:
        - name: portal-server
          image: registry-vpc.cn-beijing.aliyuncs.com/acs/sd-yunqi-server:v1.0.3
          imagePullPolicy: IfNotPresent
          env:
            - name: MAX_CONCURRENT_REQUESTS
              value: "5"
            - name: POD_NAMESPACE
              value: "default"
          readinessProbe:
            failureThreshold: 3
            periodSeconds: 1
            successThreshold: 1
            tcpSocket:
              port: 8080
            timeoutSeconds: 1
---
apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  annotations:
    service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-address-type: internet
    service.beta.kubernetes.io/alibaba-cloud-loadbalancer-instance-charge-type: PayByCLCU
  name: portal-server
spec:
  externalTrafficPolicy: Local
  ports:
    - name: http-80
      port: 80
      protocol: TCP
      targetPort: 8080
    - name: http-8888
      port: 8888
      protocol: TCP
      targetPort: 8888
  selector:
    app: portal-server
  type: LoadBalancer
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRole
metadata:
  name: pod-list-cluster-role
rules:
  - apiGroups: [""]
    resources: ["pods"]
    verbs: ["list"]
  - apiGroups: ["networking.k8s.io"]
    resources: ["ingresses"]
    verbs: ["get"]
---
apiVersion: rbac.authorization.k8s.io/v1
kind: ClusterRoleBinding
metadata:
  name: pod-list-cluster-role-binding
roleRef:
  apiGroup: rbac.authorization.k8s.io
  kind: ClusterRole
  name: pod-list-cluster-role

7. 通过 kubectl 连接集群

一、如果您电脑是Windows系统

如下方法，根据您的偏好，二选一即可。

方法一：终端使用命令行方式安装和设置（此方法适合对于 Kubernetes 较为熟悉的同学）。

单击下载和安装kubectl，并安装至对应的本地客户端机器。

方法二：界面交互方式安装和设置（此方法适合对于 Kubernetes 不太熟悉的同学）。

1. 下载kubectl最新补丁版 1.28至如下目录。

2. 在HOME目录下，创建不带后缀名的config文件。
3. 在任务栏搜索框输入cmd，进入home目录 （例如C:\Users\用户名），输入mkdir .kube创建.kube文件夹。

4. 输入cd .kube进入.kube文件夹下。

5. 输入type nul >config，在.kube文件夹下创建不带后缀名的config文件。

6. 设置环境变量。右键单击我的电脑，选择属性，选择高级选项卡，单击环境变量。此处定义Path变量，只需要将kubectl.exe文件放在定义的这个路径下即可。

7. 在cmd命令行中输入“kubectl version”，显示版本信息，表示环境变量设置成功。
8. 复制如下公网访问凭据。
9. 在集群列表页面，单击目标集群knative-sd-demo进入集群信息页面。
10. 在集群信息页面，单击连接信息页签，选择公网访问，并复制公网访问凭证。

11. 确保config文件是没有任何后缀的文件，然后将复制的访问凭据粘贴至如下已创建的config文件中。

12. 在cmd命令行中输入命令“kubectl get ns“，有预期输出说明已通过kubectl成功连接集群。

二、如果您电脑是 MacOS 系统

如下方法，根据您的偏好，二选一即可。

方法一：单击在macos系统上安装和设置kubectl，根据文档操作即可（此方法适合对于 Kubernetes 较为熟悉的同学）。

方法二：详细操作指导（此方法适合对于 Kubernetes 不太熟悉的同学）。

使用本地电脑（如个人笔记本），打开终端应用，并按下方文档操作。

安装kubectl工具

如果您的电脑是 Intel 处理器，请复制下方命令，在终端应用中粘贴，并键盘敲回车执行

curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/amd64/kubectl"

举例

打开终端应用，复制上方命令，然后粘贴到终端，并在键盘上敲回车键，执行命令

出现下方结果，代表正在下载安装 kubectl 工具

 

1. 如果您的电脑是苹果处理器（如 M1 ），请复制下方命令，在终端应用中粘贴，并键盘敲回车执行

curl -LO "https://dl.k8s.io/release/$(curl -L -s https://dl.k8s.io/release/stable.txt)/bin/darwin/arm64/kubectl"

 

配置集群凭证，连接 ACK Serverless 集群

请复制下方命令，在终端应用中粘贴，并键盘敲回车执行

mkdir -p ~/.kube

8. 上传您家萌宠数据集

一、查看 Pod 名称

打开本地终端，复制以下命令并黏贴，敲键盘上回车键执行命令，可查看 Pod 名称。

kubectl get pod #获取Pod名称。

举例：

下图显示两个 pod，包含 Knative-sd-demo 的就是目标 pod，复制该 pod 名称即可（下图红框部分）

 

二、 确认数据集路径

在本实验第一步，即「准备您家萌宠数据集」步骤中，已指导您查看您家萌宠的数据集路径，并保存路径。请您再次确认数据集路径。如果您忘记保存路径，可以基于下方步骤操作即可。

查看本地数据集路径方法如下。

如果您电脑是 Mac 系统：

• 您可直接键盘 command+C，然后在终端 command+V

 

举例：

1. 鼠标点击目标文件，如 Bob2，键盘同时按下 command+C

2. 打开本地终端，键盘同时按下 command+V，即可看到文件夹路径，即 /Users/XXXX/Downloads/Bob2 （如下截图）

如果您电脑是 Windows 系统：

您可右键单击文件夹，选择属性，找到目标文件bob所在的位置。例如 D:\

此时，需要先进入对应的目标文件夹下，然后再执行cp命令。

 

 

三、上传数据集

在本地终端复制以下命令并黏贴。注意：${local_data_set} 需要替换成您家萌宠的数据集路径，${pod_name}需要替换为您 Stable diffusion 的 pod 名称。

#请将下方 ${local_data_set} 替换为您的萌宠数据集路径。
#请将下方 ${local_data_set} 替换为您 Stable diffusion 的 pod 名称。
kubectl cp ${local_data_set} default/${pod_name}:/data/

举例：

下图红框中，是执行的命令，注意其中「/Users/yaxinli/Downloads/Bob」是替换后的数据集路径，「knative-sd-demo-00001-deployment-b979f7b65-d7dd4」是替换后的 pod 名称。

 

四、确认数据集上传成功

在本地终端复制以下命令并黏贴。注意：${pod_name}需要替换为您 Stable diffusion 的 pod 名称。

# 上传完毕后，确认上传是否完成
kubectl exec -it ${pod_name} -c stable-diffusion  -- ls /data/

举例：

下图红框中，是执行的命令，注意其中「knative-sd-demo-00001-deployment-b979f7b65-d7dd4」是替换后的 pod 名

9. 训练您家萌宠模型

一、创建您的萌宠模型

在 Stable Diffusion 模型页面，根据图示操作步骤创建模型。Name 这里建议写您宠物名字，需要为英文，若没有英文名可以输入拼音，例如 bob 或 taozi。

模型创建耗时约1分钟，创建成功后Output如下图所示。注意：如果发现超过一分钟还没有出结果，请刷新页面，再次创建。Stable Diffusion 是开源的模型，开源 WebUI 可能会出现不稳定的情况，刷新页面即可。

 

二、训练您家萌宠专属模型

0. 解锁您家萌宠的 AI 形象！

一、使用您家萌宠专属模型生成图片

1. 在 Stable Diffusion 模型页面左上方，点击刷新按钮，之后选择刚训练出的萌宠模型，如 bob/bob_380_lora_xxxx。

 

2. 在界面上的「txt2img」对话框中输入Prompt（即关键词）。如： bob,cat,drink a cup of coffee,very detailed

注意：开源 Stable Diffusion 仅支持英文。以及 prompt 中的「bob,cat」这里请记得替换成您家宠物的名字和物种，如 beila,dog

下方列出一些 prompt 给您参考，您也可以充分发挥您的想象力来创作。

• bob,cat,wearing a golden crown
• bob,cat,diving
• bob,cat,sitting on a table,drinking coffee
• bob,cat,being an astronaut
• bob,cat,sitting on beach,enjoying sunset

 

二、下载生成的图片，并提交作品

 

保存图片，并访问【萌宠 AI 变身秀】页面，提交作品

1. 选择已创建的模型。如 bob

2. 在Settings页面，根据如下截图配置模型参数。

3. 在Concepts页面，配置数据集路径Dataset Directory和一些文件关键字信息。注意：/data/是固定的，您输入即可，但是「Bob」需要替换成您自己的数据集名称，并且请注意大小写。如果您忘记了数据集名称，可以回到「上传您家萌宠数据集」步骤中，根据文档再次查看。

 

第3、4、5步，输入您宠物名字（拼音），以及宠物种类，如宠物叫 Bob，是猫，所以输入「bob,cat」。如您宠物叫贝拉，是狗，那就输入「beila,dog」。

4. 配置完成后单击Train，开始训练。训练时间的长短，取决于图片数据集大小。一般来说，格式不是太大的图片，训练大约30-40分钟。

5. 当Output区域，出现Training finished.Total lifetime steps表明训练已经完成。

 

特别提醒：

开源 Stable Diffusion 的 WebUI 可能会出现不稳定的情况，训练时页面有可能会卡住，您可以执行以下命令，通过日志查看训练进程。

替换以下 ${pod_name} 为您当前Pod的名称，您可以通过执行命令 kubectl get pod 获取当前 Pod 的名称。

kubectl logs ${pod_name} -c stable-diffusion

等待Steps为100%时，表明训练完成。

 

 

称。

执行成功后，可以看到返回结果中，包含数据集名字，如下图红色箭头所指，包含 Bob，代表 Bob 数据集已上传成功。

 

P.S. 「taozi」是内置的数据集，包含了一只名叫桃子的小猫的20张照片。如果您不想要准备自己的宠物数据集，但是想要体验容器化弹性部署、模型镜像加速拉取以及 Stable Diffusion 模型训练的过程，您可以直接使用 taozi 数据集来训练。

 

 

 

vi ~/.kube/config

举例

1. 打开终端应用，复制上方命令，然后粘贴到终端，并在键盘上敲回车键，执行命令

2. 出现以下结果，即打开空白文件

打开容器服务控制台

1. 在集群列表页面，单击目标集群knative-sd-demo进入集群信息页面。

1. 在集群信息页面，单击连接信息页签，选择公网访问，并复制公网访问凭证。

打开终端应用，将复制好的集群凭证，粘贴（command+c，command+v）至终端

举例

如下图

保存并退出（按下键盘ESC键，然后输入:wq，即可完成保存并退出 ）。注意：输入「:wq」时要切换成英文输入法，否则可能产生无法输入或执行错误的情况。

举例

在终端中输入命令“kubectl get ns“，有预期输出说明已通过kubectl成功连接集群。

 

 

subjects: - kind: ServiceAccount name: portal-server namespace: default --- apiVersion: v1 kind: ServiceAccount metadata: name: portal-server namespace: default

3. 在左侧导航栏，选择网络 > 服务。

4. 在服务页面，查看portal-server服务，在外部端点列下获取访问IP。

5. 点击您界面 portal server IP 123.56.XXXX 直接跳转，或在浏览器中输入http://123.56.XX.XX，然后在该页面单击Stable Diffusion跳转至Stable Diffusion访问页面。

注意：这个界面的 pod status 最开始是黄色，代表 pod 启动中，等变绿代表 pod 已起来。等 Ready ：true 时，代表应用已启动。一般等待 1-2 分钟即可正常打开 Stable Diffusion 界面。

点击充值即可。由于实验涉及到的产品为后付费，要求账户余额不低于100元。若您体验完实验后，不需要使用其他产品，您也可以随时进行提现。

回到容器服务控制台页面，点击「重新检查」

【服务状态检查】显示「通过」，然后勾选服务协议，并点击创建集群。

 

负载均衡SLB

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云服务器ECS

负载均衡SLB

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1. 释放资源

注意：当您执行下操作释放全部资源，您的萌宠专属模型，以及未下载的图片，均会丢失。

当您释放资源时，请切记仔细按照文档每一步完成全部资源释放。

 

 

 

一、释放容器服务ACK Serverless集群

1. 在集群列表页面，找到您已创建的ACK Serverless集群，在右侧操作列，选择更多 > 删除。

2. 在删除集群面板中，选中同时删除集群下的ALB资源、同时删除集群下的PrivateZone资源、我已知晓以上信息并确认删除集群，然后单击确定。

3. 输入手机验证码，然后单击确定，ASK Pro集群删除完成。

 

二、释放MSE云原生网关

1. 登录MSE管理控制台。
2. 在左侧导航栏，选择云原生网关 > 网关列表。

3. 在网关列表页面，切换至网关所在地域华北2（北京）

4. 
   
5. 然后在页面右侧的操作列，单击
6.  图标，然后单击释放实例。

 

5. 在释放面板中，选中是否同时删除网关创建时代购的SLB实例，然后单击确定，MSE云原生网关删除完成。

三、释放NAT网关

1. 登录NAT网关管理控制台。
2. 在左侧导航栏，选择概览，选择 NAT 网关，点击本次实验创建的华北2（北京）实例

 

3. 点击页面更多操作，点击删除

2. 附：常见问题

问题1：Pod无法创建，报错NoStock

问题现象

Warning NoStock 65s EciService [eci.containergroup]Create ECI failed because the specified instance is out of stock. It is recommended to use the multi-zone creation function to avoid the risk of stockout. More info: https://help.aliyun.com/document_detail/157290.html

解决方案：

您可以通过API查询可用库存情况。具体操作，请参见DescribeAvailableResource - 查询可用ECS实例规格。

修改ECI配置，将Pod创建到资源充足的可用区。具体操作，请参见多可用区创建Pod。

 

问题2：训练页面刷新后无法重新进入

出现此现象，仅前端页面无法显示，后端训练还在继续。

您可以通过执行以下命令，查看训练进度。

kubectl logs stable-diffusion-0|grep "Steps:"

等待训练进度为100%时，单击模型刷新按钮，即可查看训练完成的模型。

 

 

问题3：如需重新训练新的模型，但Pod已缩容，该如何上传数据集？

30分钟如果没有请求，Pod就会自动缩容到0。此时您可以重新登录SD服务页面，触发Pod重建，然后将数据集上传到重建后的Pod中进行训练。

 

 

问题4：如果SD页面出现如下错误怎么办？

如果您训练过程中，出现如下页面提示，可等待刷新页面后，再去查看训练进度如果是100%，说明训练已完成，可直接进行下一步生成图片的操作。

 

 

如果您遇到任何

4. 在删除网关面板中，选中强制删除（删除 NAT 网关及其包含资源），然后单击确定，NAT网关删除完成。

 

 

请您再次按照文档每一步检查，确认完成全部资源释放。