部署Stable Diffusion用什么配置的云服务器合适？

在准备将 Stable Diffusion 部署到云端时，选择合适的云服务器配置是关键一步。这类应用对计算资源，尤其是图形处理能力有较高要求，需综合考虑 GPU、内存、存储和系统环境等因素。

核心硬件配置要点

• GPU 显卡类型：支持 CUDA 架构的 NVIDIA 显卡为首选，常见适用于该类任务的型号具备足够的显存容量与并行计算单元
• 显存大小：最低建议配备 16GB 显存，以确保主流模型加载及图像生成过程中的稳定性，避免因显存不足导致中断
• 处理器与内存：搭配多核 CPU 与不低于 32GB 的系统内存，有助于提升整体运行效率，特别是在批量处理或高分辨率输出场景下
• 存储空间：推荐使用 SSD 固态硬盘，容量建议从 100GB 起步，用于存放操作系统、运行环境、模型文件及生成内容

操作系统与软件依赖

目前多数部署方案基于 Linux 系统构建，Ubuntu 20.04 LTS 是广泛采用的基础镜像版本。需提前安装以下组件：

• CUDA 工具包（版本需与驱动和框架兼容）
• Python 运行环境（通常为 3.10 或指定版本）
• PyTorch 深度学习框架（支持 GPU 加速模式）
• Git 工具用于拉取开源项目代码库

典型部署流程步骤

1. 开通具备 GPU 支持的云主机实例
2. 登录远程终端，更新系统源并安装基础依赖
3. 配置 GPU 驱动与 CUDA 环境，验证 nvidia-smi 命令输出
4. 创建独立虚拟环境，安装 Python 及 PyTorch
5. 克隆 Stable Diffusion WebUI 项目仓库
6. 下载所需模型权重文件至指定目录
7. 启动服务脚本，开放对应端口供外部访问

不同使用规模的参考配置组合

一键部署与自动化工具

部分平台提供可视化部署模板或脚本，可通过预设参数快速完成环境搭建。也有集成化解决方案支持通过控制台直接启动包含完整运行环境的镜像实例，减少手动配置环节。

公网访问与安全设置

• 需在安全组中放行 WebUI 所使用的端口（如 7860）
• 可绑定自定义域名并通过反向代理增强访问体验
• 启用身份认证机制可实现访问权限控制

成本控制与弹性使用建议

按小时计费模式适合短期测试与弹性伸缩需求，长时间运行建议评估包月或预留实例的成本效益。任务结束后及时释放资源可避免持续扣费。

立即前往腾讯云选购适合部署 Stable Diffusion 的 GPU 云服务器

阿里云 GPU 云服务器限时优惠中，点击了解配置详情

常见问题解答（FAQ）

Q：部署 Stable Diffusion 是否必须使用 A100 或 V100 这类高端卡？
A：非必需。T4 或消费级高性能显卡也可运行，但生成速度和最大支持分辨率会受限，具体取决于模型复杂度。

Q：能否在没有 Linux 命令行经验的情况下完成部署？
A：可以。存在图形化一键部署工具和预装环境镜像，降低操作门槛，但仍需基本的远程连接和文件管理能力。

Q：模型文件很大，如何高效上传到云服务器？
A：建议使用命令行工具 wget 直接从公开链接下载，或通过对象存储中转后挂载至实例，避免本地上传耗时过长。

Q：是否支持多用户同时访问同一个 WebUI 实例？
A：基础单机版不自带用户隔离功能，但可通过插件扩展或集群架构实现多用户调度与资源分配。

Q：除了 WebUI，还能以 API 形式调用吗？
A：支持。可通过启用异步 API 模式对外提供服务接口，适用于接入业务系统或开发定制前端。