集群化部署方案全解析：构建企业级AI生成平台

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已于 2025-05-18 21:09:40 修改 · 556 阅读

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#Comfy UI集群化部署方案

于 2025-05-18 20:04:57 首次发布

一、集群架构设计原则

1.1 核心设计目标

水平扩展能力：支持动态添加/移除计算节点
故障域隔离：实现计算/存储/网络三层容错
资源利用率优化：基于优先级的多级任务调度
统一入口管理：API Gateway + 负载均衡架构

1.2 典型拓扑方案对比

架构类型	节点规模	适用场景	优缺点
单控制节点	<20节点	实验环境	部署简单/存在单点故障
多可用区部署	50-200节点	生产环境	高可用性/网络延迟敏感
混合云架构	200+节点	全球化服务	成本最优/管理复杂度高

二、基础环境搭建

2.1 硬件资源规划

计算节点分层配置：

# cluster_config.yaml
node_profiles:
  - type: gpu_heavy
    specs:
      gpu: 4x A100 80GB
      cpu: 64 vCPU
      mem: 512GB
      storage: 10TB NVMe
    count: 8
  
  - type: cpu_preprocess
    specs:
      gpu: none
      cpu: 32 vCPU
      mem: 256GB
      storage: 5TB SSD
    count: 12
  
  - type: storage_node
    specs:
      network: 100GbE
      storage: 1PB Ceph
    count: 3

2.2 网络架构配置

# 使用Calico构建BGP网络
kubectl apply -f https://docs.projectcalico.org/manifests/calico.yaml

# 配置多网卡绑定（示例）
nmcli con add type bond con-name bond0 ifname bond0 mode 802.3ad
nmcli con add type ethernet ifname eth1 master bond0
nmcli con add type ethernet ifname eth2 master bond0
nmcli con mod bond0 ipv4.addresses 10.200.1.10/24
nmcli con up bond0

三、Kubernetes集群部署

3.1 使用Kubeadm构建集群

# 控制平面初始化
kubeadm init --pod-network-cidr=192.168.0.0/16 \
  --apiserver-advertise-address=10.200.1.10 \
  --image-repository registry.aliyuncs.com/google_containers

# 工作节点加入
kubeadm join 10.200.1.10:6443 --token xxxx \
  --discovery-token-ca-cert-hash sha256:xxxx

3.2 GPU节点专项配置

# Dockerfile.gpu
FROM nvidia/cuda:12.2.0-devel-ubuntu22.04
RUN apt-get update && apt-get install -y \
    nvidia-container-toolkit \
    nvidia-cuda-toolkit

# 部署GPU插件
kubectl apply -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.14.1/nvidia-device-plugin.yml

四、ComfyUI容器化改造

4.1 构建生产级Docker镜像

# 多阶段构建优化
FROM pytorch/pytorch:2.1.0-cuda12.1-cudnn8-runtime AS builder

WORKDIR /app
COPY . .
RUN pip install -r requirements.txt \
    && python -m compileall .

FROM nvidia/cuda: