云上部署SD-WebUI+ControlNet全攻略，嵌入式第六十七天(SPI子系统架构)。-优快云博客

SD-WebUI-ControlNet云服务部署指南

部署Stable Diffusion WebUI（SD-WebUI）与ControlNet扩展至云平台（AWS/Azure/GCP），可快速搭建高性能AI绘画平台。以下是关键步骤与技术方案。

云平台选型与资源配置

AWS：推荐使用EC2（g4dn.xlarge或更高GPU实例），搭配EBS存储（100GB+ SSD）。区域选择需靠近用户以减少延迟。
Azure：选择NCasT4_v3系列实例，配置NVidia T4 GPU，存储使用Premium SSD。通过Azure CLI快速部署Ubuntu镜像。
GCP：选用a2-highgpu-1g实例（NVIDIA A100），预装CUDA驱动。利用Cloud Storage存储模型文件以降低成本。

环境准备与依赖安装

安装Python 3.10+和CUDA 11.8，配置PyTorch与xFormers：

conda create -n sd-webui python=3.10
conda activate sd-webui
pip install torch torchvision --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install xformers

克隆SD-WebUI仓库并安装ControlNet扩展：

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
cd stable-diffusion-webui/extensions
git clone https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet

模型与权重配置

下载Stable Diffusion基础模型（如v1-5-pruned.ckpt）至models/Stable-diffusion目录。
ControlNet需单独下载预训练模型（如control_v11p_sd15_openpose.pth），放置于extensions/sd-webui-controlnet/models。

网络与安全优化

配置安全组规则，开放7860端口（WebUI默认端口），限制IP访问以提升安全性。
使用Nginx反向代理并启用HTTPS（Let's Encrypt证书），避免直接暴露实例IP。
对于高并发场景，可通过负载均衡（如AWS ALB）分发流量至多实例。

自动化部署与扩展

通过Terraform或CloudFormation模板实现一键部署，减少重复操作。
利用Docker容器化环境，确保跨平台兼容性。示例Dockerfile：

FROM nvidia/cuda:11.8.0-base
RUN apt-get update && apt-get install -y python3-pip git
COPY . /app
WORKDIR /app
RUN pip install -r requirements.txt
CMD ["python", "launch.py"]