亚马逊AWS官方博客
·
基于 Amazon SageMaker HyperPod 的 ComfyUI 部署方案
💡
原文中文，约5200字，阅读约需13分钟。
📝
内容提要
ComfyUI 是一个开源的节点式工作流平台，专为 AI 内容生成设计。它支持可视化工作流和多模型集成，并具备私有化能力。结合 AWS SageMaker HyperPod，提供稳定的基础设施，简化部署与管理。通过自动化脚本实现一键部署，解决环境一致性和版本管理问题，适合企业级 AI 工作流。
🎯
关键要点
- ComfyUI 是一个开源的节点式工作流平台，专为 AI 内容生成设计。
- 支持可视化工作流和多模型集成，具备私有化能力。
- 结合 AWS SageMaker HyperPod，提供稳定的基础设施，简化部署与管理。
- 通过自动化脚本实现一键部署，解决环境一致性和版本管理问题。
- ComfyUI 提供可复用的工作流编排，便于协作交付。
- 支持将开源模型与外部能力集成，减少维护成本。
- 在数据合规和私有模型微调场景下，提供可控的运行环境。
- 支持多模态工作流，覆盖图像、视频、3D、音频等任务。
- AWS SageMaker HyperPod 提供长时间运行的稳定性，自动检测并替换异常实例。
- HyperPod 通过 Kubernetes 管理工作负载，减少集群搭建复杂度。
- 提供面向 ML 工作负载的集成，便于快速生产化部署。
- 方案通过 AWS CloudFormation 一键创建 HyperPod 集群，减少手工配置成本。
- 使用 Amazon EFS 实现共享存储与持久化，支持 Pod 重启与扩缩容。
- 通过 Kubernetes Job 完成代码拉取、依赖安装与模型下载，提升稳定性。
- 提供端到端自动化验收，快速验证可用性。
- 在部署前需注意网络访问控制和安全建议。
- 方案采用开发与部署分离的架构设计，通过 EFS 实现环境共享和版本管理。
- 提供详细的部署指引，包括准备工作和自动化部署方案。
- 通过 K8S Job 测试 ComfyUI workload，生成 3D 输出文件。
- 提供清理资源的自动化脚本，方便回收所有资源。
- 方案为企业级 AI 工作流推理服务提供稳定可靠的基础设施方案。
➡️
