AWS Architecture Blog
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在AWS上高效弹性部署Stable Diffusion ComfyUI
内容提要
本文介绍了如何在AWS上高效部署ComfyUI，利用基础设施即代码（IaC）和动态扩展技术，优化模型加载性能并降低存储成本。通过使用Amazon S3存储模型和图像，结合Karpenter进行节点扩展，满足艺术创作者的需求，并利用CloudFront加速全球访问，简化操作维护。
关键要点
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ComfyUI是一个开源的基于节点的Stable Diffusion工作流解决方案，具有显著的性能优化和高度可定制性。
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该解决方案采用基础设施即代码（IaC）进行部署，使用AWS Cloud Development Kit（CDK）和Amazon Elastic Kubernetes Service（EKS）蓝图管理集群。
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通过Karpenter实现动态扩展，定制节点扩展策略以满足业务需求，并使用Amazon Spot实例降低GPU实例成本。
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模型存储在Amazon S3中，生成的图像直接写入S3，减少存储成本。
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使用Amazon CloudFront加速动态请求处理，以便艺术工作室在不同地区更快地使用平台。
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解决方案的架构分为部署阶段和用户交互阶段，确保模型的高效加载和切换。
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通过AWS Lambda实现模型的自动同步，当模型上传或删除时，自动更新工作节点上的模型目录数据。
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整个解决方案通过代码管理基础设施，最大限度地减少操作维护的开销。
延伸问答
如何在AWS上部署ComfyUI？
可以通过使用AWS Cloud Development Kit（CDK）和Amazon Elastic Kubernetes Service（EKS）进行基础设施即代码（IaC）部署来实现。
ComfyUI的主要优势是什么？
ComfyUI具有显著的性能优化、高度可定制性和便于共享的可移植工作流等优势。
如何降低GPU实例的成本？
可以通过使用Amazon Spot实例来降低GPU实例的成本。
如何实现模型的自动同步？
通过AWS Lambda实现，当模型上传或删除时，自动更新工作节点上的模型目录数据。
使用CloudFront有什么好处？
使用CloudFront可以加速动态请求处理，使艺术工作室在不同地区更快地使用平台。
ComfyUI的架构分为哪两个阶段？
ComfyUI的架构分为部署阶段和用户交互阶段。
