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（上图由 Stable Diffusion 3 生成）
缘起
续上篇《Stable Diffusion 3 来了！快速体验》。
在 RTX 3060 本地机器上试跑了下 SD3，显存 12 GB 被耗尽，内存被拉来充数，速度不忍直视，生成一张 1024x1024 图片需要超过 20 分钟。生命的意义在于探索新的事物而非等待，因此我需要一张 4090。
GPU 算力云
一个偶然的机会，从朋友那得知厚德云有大量 4090 可以用，于是马上注册体验。官方链接是这个：
https://www.houdeyun.cn/?from=kemanze
厚德云简介：专业的 AI 算力云平台，为用户提供稳定、可靠、易用、省钱的 GPU 算力解决方案。下面是 GPU 算力产品页面：
创建体验版 4090 实例
注册成功并充值 1 元后，在首页右上角点击“控制台”
在 GPU 云主机页面，点击第二个卡片“免费体验”创建 NVIDIA 4090 免费版实例。
进入配置页面：
前面保持默认，镜像使用这个 app-sd_webui_20240525，内置了 SD WebUI 的基础环境，可以省去自己搭建环境的麻烦：
创建后需要稍等几分钟，成功后如图所示：
点击右侧“一键连接”，进入 Jupyter 页面。
为了方便操作我们直接选“Terminal”，类似一个 ssh 终端。
开启 venv 环境：
cd ~tar xf sd_webui_data.tarcd stable-diffusion-webui/source ./venv/bin/activatepip install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121pip install --upgrade diffusers transformers gradio
pip 安装速度非常快，已经默认配置过代理加速，详见后面“学术资源加速”一节。
SD3 简略 WebUI 代码 sd3.py 如下（只支持正向提示词，其他参数均默认）：
import torchfrom diffusers import StableDiffusion3Pipelineimport gradio as grpipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained("stabilityai/stable-diffusion-3-medium-diffusers", torch_dtype=torch.float16)pipe = pipe.to("cuda")def text2img(text):image = pipe(text, #"A cat holding a sign that says hello world",negative_prompt="",num_inference_steps=28,guidance_scale=7.0,).images[0]return imagedemo = gr.Interface(fn=text2img,inputs="textbox",outputs=gr.Image())demo.launch(server_name="0.0.0.0", server_port=8099)
获取 SD3 权重需要登录 huggingface，使用如下命令：
huggingface-cli login
关注公众号，后台回复“SD3” 获取只读 token，复制粘贴到这里即可。厚德云可以自动实现 HuggingFace 权重下载加速，详见后面“学术资源加速”一节。
执行 python sd3.py，首次运行会下载 SD3 权重，速度还可以。
程序正常运行后，日志会显示：
Loading pipeline components...: 11%|█████████████████▏ | 1/9 [00:01<00:09, 1.17s/it]You set `add_prefix_space`. The tokenizer needs to be converted from the slow tokenizersLoading checkpoint shards: 100%|████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 2/2 [00:00<00:00, 3.47it/s]Loading pipeline components...: 100%|███████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 9/9 [00:02<00:00, 3.54it/s]Running on local URL: http://0.0.0.0:8099
此时需要将端口映射到公网才能通过网页访问。
回到控制台 GPU 主机页面，在“更多操作”菜单里选择“自定义端口”，如下图所示
在添加完成后，再次点击“更多操作”菜单里选择“自定义端口”，查看当前映射情况。如下图所示
此时可以通过 hgh1.dc.houdeyun.cn:58716（这里只是一个示例，实际端口要看你的控制台真实端口号） 访问云主机上的 WebUI 服务，界面如下：
其中 prompt 内容为：
Snow Princess, smooth soft skin, symmetrical, soft lighting, detailed face, concept art, digital painting, looking into camera.
生成的图片为：
可见 SD3 生成图像的细节处理相当不错，和 DALL·E 3 接近。文章开头图片也是基于 SD3 生成的。
SD3 在生成带文字的内容时效果也出奇的好。这点已经超过 DALL·E 3。
不过，让 SD3 生成躺在沙滩上的人时，会有很诡异的事情发生。图片会引起人不适，暂不放这里，好奇心强的同学可以亲手实验下。 官方解释是训练数据中躺着的人太稀缺导致。
SD3 在 4090 上的生成速度差不多 4~5 秒一张图（1024x1024 分辨率），相比我本地 3060 快了两个数量级，节省了大量时间。
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 28/28 [00:04<00:00, 6.29it/s]100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 28/28 [00:04<00:00, 6.30it/s]
学术资源加速
为方便用户使用学术资源，厚德云提供了加速代理（这个功能对国内用户而言太有必要了！！！）。如下学术资源地址可以通过本文档中方法配置加速代理拉取，包含如下域名的主域名以及所有二级域名：
github.com
huggingface.co
storage.googleapis.com
cloudflarestorage.com
目前实例已默认开启学术加速，无需额外配置。如果遇到网络问题，使用如下命令关闭代理。
临时关闭代理
source network-turbo && proxy_unset
完全清除代理配置
# 重置代理配置network-turbo reset# 关闭代理source network-turbo && proxy_unset
检查代理是否已配置
您可以使用如下命令检查代理是否配置，如有输出则表示已配置代理。
echo $http_proxy $https_proxy
最佳实践
当不用的时候记得关机、释放资源，这样可以将体验券省下来，需要的时候再开。为了避免每次都从头配置环境，还可以对实例打镜像，下次创建时直接从镜像创建。实测一次镜像时间 20 分钟，而且镜像需要收费，尽量避免把大文件放到镜像里，比如模型权重，可以每次运行时下载，速度也还不错。
以上就是薅 4090 羊毛的步骤。手头缺 GPU 的你马上行动起来吧！
入口：https://www.houdeyun.cn/?from=kemanze
除了 4090，他们家也有 A100, A800, H800 等高端 GPU，适合大规模分布式训练任务，要联系商务开通。这里就不多介绍了。
