DFserver 开源项目教程

DFserver 开源项目教程

dfserver A distributed backend AI pipeline server 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/df/dfserver

1. 项目的目录结构及介绍

DFserver 是一个分布式后端 AI 管道服务器，用于构建自托管的分布式 GPU 集群，以运行 Stable Diffusion 和其他 AI 图像生成模型。项目的目录结构如下：

dfserver/
├── cmd/
├── configs/
├── deployments/
├── pkg/
├── public/images/
├── pyworker/
├── .gitignore
├── CHANGELOG.md
├── LICENSE
├── README.md
├── SD2.md
├── diffuserclone.sh
├── docker-compose.yml
├── go.mod
├── go.sum
└── makefile

目录介绍

• cmd/: 包含项目的命令行工具和入口文件。
• configs/: 包含项目的配置文件模板和示例。
• deployments/: 包含项目的部署脚本和配置。
• pkg/: 包含项目的核心代码和库。
• public/images/: 包含项目使用的静态图像资源。
• pyworker/: 包含 Python 工作进程的代码和依赖。
• .gitignore: Git 忽略文件列表。
• CHANGELOG.md: 项目更新日志。
• LICENSE: 项目许可证文件。
• README.md: 项目介绍和使用说明。
• SD2.md: Stable Diffusion 2 实验性工作进程的说明。
• diffuserclone.sh: 用于克隆 Diffuser 模型的脚本。
• docker-compose.yml: Docker 容器编排文件。
• go.mod: Go 模块依赖管理文件。
• go.sum: Go 模块依赖校验文件。
• makefile: 项目构建和编译的 Makefile。

2. 项目的启动文件介绍

DFserver 的启动文件主要位于 cmd/ 目录下。以下是主要的启动文件及其功能：

• cmd/dfserver: 这是 DFserver 的主启动文件，负责启动服务器进程。
• cmd/worker: 这是 AI 工作进程的启动文件，负责在 GPU 服务器上运行 AI 任务。

启动命令示例

# 启动 DFserver
./dist/linux_amd64/dfserver --confpath=/configs

# 启动 AI 工作进程
python worker.py sd14mega

3. 项目的配置文件介绍

DFserver 的配置文件主要位于 configs/ 目录下。以下是主要的配置文件及其功能：

• configs/config.toml: 这是 DFserver 的主配置文件，包含 RabbitMQ、Discord 等服务的配置信息。
• configs/sd14mega_config.ini: 这是 Stable Diffusion 工作进程的配置文件。
• configs/realesrgan_config.ini: 这是图像放大工作进程的配置文件。
• configs/clipinterrogator_config.ini: 这是从图像猜测提示的工作进程的配置文件。

配置文件示例

# config.toml 示例
[rabbitmq]
username = "your_username"
password = "your_password"
host = "localhost"
port = 5672

[discord]
token = "your_discord_bot_token"

# sd14mega_config.ini 示例
[rabbitmq]
username = "your_username"
password = "your_password"
host = "localhost"
port = 5672

通过以上配置文件，可以灵活地配置 DFserver 及其工作进程的行为。

dfserver A distributed backend AI pipeline server 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/df/dfserver