dfserver
dfserver是一种开源的分布式后端AI管道服务器，用于构建自托管的分布式GPU群集，以运行稳定的扩散和各种AI映像或及时的建筑模型，但也有可能消耗大规模生产服务等。
给我们一个明星和您宝贵的反馈：）
消息
尝试稳定的扩散2实验工人：SD2.MD
该服务可以使用您的朋友共享的空闲幻想GPU来构建用于运行各种AI模型的GPU群集，或者只是在您自己的计算机上部署。将来，我们将根据每个GPU（Worker）的工作量进行计数和分配可能的收入。
我对dfserver有一个美丽的愿景，它可以是一个企业级服务应用程序，可以灵活地扩展管道以连接AI Image生成工作流程中不同任务的模型，例如用于支持多语言提示输入的DEEPL，或DD填充更多呈现的DD，以填充更多的呈现详细信息，同时填充详细信息，同时进行上升范围，等等。
很快将支持具有单个命令的多个图像的生成，并支持与Init-Image相关的功能。
dfserver管道服务器当前支持的任务
- AI图像发生器：稳定的扩散1.4（负提示）和WAIFU扩散1.3
- 图像升级（默认的RealEsrgan-X4Plus模型）
- 猜测图像的提示（剪辑审讯器）
- 及时构建辅助（通过使用200k提示并从Krea-ai Open-Prompts进行预处理的fineTunton。
系统拓扑
建筑学
任务序列图
开始
服务器先决条件
- 兔子
- Discord Developer帐户和Discord Bot令牌
工人先决条件
- 一群幻想GPU的朋友?
- Pytorch
- 扩散器和模型
构建dfserver
要求：
- 走1.18或更新
dfserver
$ make linux-amd64 #or make linux-arm64\”>
$ git clone \" https://gith**ub.*com/huo-ju/dfserver.git \" $ cd dfserver $ make linux-amd64 # or make linux-arm64
dfserver配置
cp configs/config.toml.sample configs/config.toml
编辑config.toml，设置RabbitMQ的用户名/密码/主机地址/端口。
默认配置定义了一个稳定扩散AI工作的一个任务队列（名称为AI.SD14），一个Discord Bot Service，一个用于Discord的过程工作者（名称为Discord.Server1）
运行dfserver
./dist/linux_amd64/ dfserver --confpath=./configs
或通过Docker-Compose（因此您不需要特别安装RabbitMQ）：
docker compose up -d
PS：在Docker-Compose启动之后，您仍然需要在RabbitMQ中为AI Worker设置用户。
AI工人安装
将PYWORKER DIR复制到GPU服务器，然后安装所有扩散器依赖项（NVIDIA驱动程序，Cuda，Pytorch，Models等…）。
cd pyworker
pip install -r requirements.txt
AI工人配置
cp configs/sd14mega_config.ini.sample configs/sd14mega_config.ini # or cp configs/realesrgan_config.ini.sample configs/realesrgan_config.ini # or cp configs/clipinterrogator_config.ini.sample configs/clipinterrogator_config.ini
编辑config.ini，设置RabbitMQ的用户名/密码/主机地址/端口。
经营AI工人
python worker.py sd14mega # stable-diffusion worker with community SD Mega pipeline # or python worker.py realesrgan # realesrgan upscaling worker # or python worker.py clipinterrogator # clip-interrogator worker
用法
将Discord Bot添加到您的疾病服务器中，然后输入提示。
例子：
！梦想可爱的贴纸设计AI Image Generator机器人管道服务，应用程序图标，在Appstore上流行，Pixiv上的趋势，超详细，尖锐
带负的提示（扩散器> = V0.4.0）：
！玫瑰的梦bouquet |红玫瑰：-1 |
AI任务将由Discord Bot从用户输入收集，并发布到RabbitMQ，然后由AI Worker（在GPU服务器上运行）获取该任务。
结果（生成的图像）将发布回兔子，由过程工作者（Discord.Server1）获取，并发送回用户。
在启动时运行dfserver和AIWorker，请参阅部署中的SystemD脚本
托多
- ✔️响应错误消息给用户
- ✔️更多的人工智能工人，例如：高档工人
- []多GPU工人支持
- ✔️初始图像
- []面具/涂料
学分
- 稳定性
- 用于剪贴式式饰物的药物精神病
- @catmus
