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AWS 解决方案库

在 AWS 上通过 Stable Diffusion 生成异步图像的指南

使用开源工具和生成式人工智能实现异步图像生成

概览

本指南将帮助您在 AWS 上实施可扩展且低成本的 Stable Diffusion (SD) Web 用户界面(UI)推理架构。SD 是一个流行的开源项目,用于使用生成式人工智能生成图像。本指南展示了如何使用无服务器和容器服务来构建和部署端到端、低成本的异步图像生成架构。 

工作原理

这些技术细节包含一张架构图,用于说明如何有效使用本解决方案。该架构图展示了关键组件及其相互作用,并逐步概述了架构的结构和功能。

Well-Architected 支柱

上面的架构图是按照 Well-Architected 最佳实践创建的解决方案示例。要做到完全的良好架构,您应该遵循尽可能多的 Well-Architected 最佳实践。

    AWS 身份和访问管理 (IAM) 为 API Gateway 、 Lambda 、亚马逊 SNS、亚马逊 SQS 和 Amazon S3 提供访问控制。EKS 集群上的服务账户 IAM 角色(IRSA)可为 EKS 集群内运行的容器组(pod)提供细粒度的访问控制。EKS 集群上的 IAM 和 IRSA 可强制执行基于角色的访问控制,并限制对资源的未经授权访问。

    阅读安全白皮书

    本指南中的所有服务均为区域性服务,具有内置的高可用性,并针对可用区故障提供了容错能力。除了为每项单独的服务提供高可用性外,本指南还采用了松散耦合的微服务架构。此外,亚马逊 S3 和 Amazon EFS 提供高度可靠的存储服务,以支持正常运行时间。

    阅读可靠性白皮书

    竞价型实例的价格低于按需型实例。Amazon EKS 中的 Stable Diffusion Web 用户界面需要 GPU 实例进行推理,使用竞价型实例可节省高达 70% 的成本。由于 SQS 队列存储推理任务,因此在现场中断时您不会丢失数据。

    此外,Fargate 上的亚马逊弹性容器服务 (Amazon ECS) 为运行容器化应用程序提供无服务器基础设施。Amazon EKS 通过标准 API 为部署、运行和管理容器提供了一种经济高效的方式。Fargate 上的 Amazon ECS 和 Amazon EKS 为容器编排提供了可配置的基础设施选项,可实现成本优化。 

    阅读成本优化白皮书

    Lambda 会根据请求自动扩展,不会对闲置基础设施收费。这减少了前端 API 的计算使用量。Karpenter 具有容器工作负载整合功能,可定期检查当前工作负载是否可以整合到资源占用较少的现有 EKS 计算节点上,有助于减少闲置资源。Fargate 上的 Amazon ECS 提供了无服务器基础设施选项,能够以最小的资源占用量运行容器。

    阅读可持续发展白皮书

实施资源

提供了在 AWS 账户中进行实验和使用的详细指南。构建指南的每个阶段(包括部署、使用和清理)都将被检查,以便为部署做好准备。

示例代码为起点。它经过行业验证,是规范性但不是决定性的,可以帮助您开始。


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GitHub 上的开放示例代码

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