AI绘画项目，怎么选云服务器和硬盘，公网流量到底够不够用

很多想长期跑 AI 绘画的小伙伴，都会纠结这几个问题：

• 云服务器到底怎么选，才能跑得动模型又不太贵？
• 云硬盘给多少才够，会不会天天担心爆盘？
• 公网流量怎么算，AI 绘画经常出图，会不会流量费比机器还贵？

这篇文章就以「在云服务器上部署一个能长期跑 AI 绘画的环境」为主线，把云服务器、云硬盘、公网流量怎么选、怎么搭，一次性讲清楚。

先搞清楚：AI 绘画项目在云上需要哪些资源

一个能长期稳定出图的 AI 绘画环境，大致需要这几样东西：

1. 云服务器：用来跑模型推理、WebUI 或脚本调度。CPU 不能太弱，内存最好 16G 起步，显卡（GPU）是关键，显存越大，能跑的模型越多、速度越快。
2. 云硬盘：用来放模型文件、生成的图片、日志等。模型动辄几个 G 到几十 G，所以硬盘容量不能太小。
3. 公网带宽/流量：如果你需要远程访问 WebUI，或者把图片分享给别人，就需要公网访问能力。出图本身对带宽要求不高，主要是看访问频率和图片大小。

很多新手会直接买一台配置很高的云服务器，结果发现硬盘不够用，或者公网流量超出预算。下面我们就按「从 0 到 1 部署 AI 绘画环境」的思路，一步步拆解怎么选、怎么配。

第一步：选云服务器，CPU、内存、GPU 怎么搭

对于 AI 绘画来说，GPU 是核心，但 CPU 和内存也不能太拉胯。下面是一个假设性示例配置，方便你理解怎么选：

如果你还在犹豫，可以先从「日常创作」这一档入手，后续根据出图频率和模型大小再决定是否升级。

第二步：云硬盘怎么配，模型放得下吗

AI 绘画项目的硬盘主要消耗在以下几个方面：

• 系统盘：一般几十 G，用来装系统和基础软件。
• 模型文件：Stable Diffusion 的官方模型、LoRA、Embedding 等，一个模型可能 2G～7G 不等。
• 生成图片：如果每天出几百上千张图，图片会占用大量空间。
• 日志和缓存：运行过程中产生的临时文件和日志，也会慢慢占满硬盘。

假设性示例：如果你打算长期跑 AI 绘画，建议这样配：

• 系统盘：至少 50G～80G，确保系统和软件有足够空间。
• 数据盘：至少 500G，用来专门存放模型、图片和日志。如果预算充足，1T 会更省心。

这样即使你后面想尝试更多模型，也不用担心硬盘不够用。

第三步：公网流量怎么算，会不会超预算

公网流量的消耗主要来自以下几个方面：

• 远程访问 WebUI：如果你经常通过浏览器访问 AI 绘画的 WebUI，会消耗一定的上行和下行流量。
• 图片上传和下载：生成的图片如果频繁下载到本地，或者从本地上传新的模型，也会消耗流量。
• 后台更新和下载：比如更新 Stable Diffusion、下载新的模型等。

对于个人或小团队来说，如果只是偶尔出图，公网流量一般不会超出太多。但如果你是批量出图，并且需要频繁下载和上传，就需要关注流量套餐了。

建议在选择云服务器时，先估算一下自己的流量消耗：

1. 每天出图数量 × 单张图片大小 = 每日图片流量
2. 远程访问时间 × 平均带宽占用 = 每日访问流量
3. 加上偶尔的模型下载和更新，就是总流量消耗

根据估算结果，选择合适的公网带宽和流量套餐，避免超出预算。

第四步：从 0 到 1 部署 AI 绘画环境

假设你已经选好了云服务器、云硬盘和公网流量，接下来就是部署环境了。以下是一个假设性示例步骤：

1. 登录云服务器：通过 SSH 登录到你的云服务器。
2. 安装基础软件：更新系统、安装 Python、Git 等基础工具。
3. 安装 CUDA 和 cuDNN：根据你的 GPU 型号，安装对应的 CUDA 和 cuDNN 版本。
4. 克隆 Stable Diffusion 仓库：从 GitHub 上克隆 Stable Diffusion 的代码。
5. 下载模型文件：从模型网站下载你需要的 Stable Diffusion 模型、LoRA 等。
6. 配置 WebUI：安装 Gradio 或其他 WebUI 框架，并配置好模型路径。
7. 启动 WebUI：运行 WebUI 脚本，通过浏览器访问你的 AI 绘画环境。

每一步都需要仔细操作，确保环境和依赖都安装正确。如果遇到问题，可以参考官方文档或社区教程。

总结

部署 AI 绘画项目，云服务器、云硬盘和公网流量是关键。合理选择配置，可以避免很多不必要的麻烦。希望这篇文章能帮到你，如果你对云服务器配置还有疑问，可以点击这里了解更多详情。

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