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AI触手可及 | 基于函数计算玩转AI大模型

news 来源：原创 2025/9/14 1:00:24

AI触手可及 | 基于函数计算玩转AI大模型

  • 基于函数计算部署AI大模型的优势
  • 方案架构
  • 图像生成 - Stable Diffusion WebUI
    • 部署操作
  • 释放资源
  • 部署总结
  • 体验反馈

在生成式AI技术加速迭代的浪潮下，百亿级参数的行业大模型正推动产业智能化范式转移。面对数字化转型竞赛，企业亟需构建垂直领域专属大模型以构筑核心竞争力。本方案创新性地采用阿里云函数计算的无服务器化架构，依托其事件驱动的计算范式、毫秒级弹性扩缩能力和精细化计量计费体系，为企业构建"模型即服务"（MaaS）平台提供全栈解决方案。通过容器镜像秒级冷启动、GPU实例智能调度及分布式推理优化三大核心技术，实现AI能力与业务场景的精准耦合，助力企业在降低70%算力成本的同时，完成从模型训练、服务部署到流量治理的端到端智能化升级，真正构筑起面向未来竞争的差异化智能基础设施。

基于函数计算部署AI大模型的优势

这里我们可以直接品味官方部署文档中的描述，就可以对于现下基于函数计算部署AI大模型的优势有一个很清晰的认知
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对于第一点优势，可以说作为开发者我是深有感触。可以说基于阿里云函数计算我也是部署了很多应用，并且体验了很多场景，每一次的体验都可以称得上是部署简单高效，运维简单。你可以基于函数计算提供的人们AI应用模版直接部署，整个操作过程往往都是分钟级搞定，特别省心。
再说第二点优势，函数计算另一个优势就是说充分考虑到了企业的成本投入，作为企业，成本控制自然重要，函数计算可以达到秒级弹性伸缩，按请求计费，真正实现你用多少付费多少，而不会出现因为资源闲置而导致的成本浪费。
最后说第三点优势，函数计算支持当下的比较丰富的Model Scope 开源模型社区，对于开源模型社区推出的新AI大模型，可以快速支持企业落地，完全体现了AI时代下效率为先，快速落地的场景需求。

方案架构

整个基于函数计算部署AI大模型的方案架构设计也是极简话，方便开发者可以快速理解
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利用函数计算的无服务器架构，选择相应的大模型应用模板或直接部署模型镜像，结合文件存储 NAS存储应用服务所需的大模型和相关文件，最终通过访问提供的域名进行模型的调用与验证。同时本次部署方案提供了多种场景方面开发者体验基于函数计算部署AI大模型的魅力，包括
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可以说，当下比较热门的AI大模型涉及到的场景，你在这里都可以体验到，并且体验的费用也是很低的，值得每一位开发者来体验AI时代函数计算带来的科技感，详细的部署文档地址：https://www.aliyun.com/solution/tech-solution/fc-for-ai-server?spm=a2c6h.29651818.J_9175035460.3.53f61235S8ayFK
我比较喜欢的是文生图，那么这里我就体验一下图像生成 - Stable Diffusion WebUI。

图像生成 - Stable Diffusion WebUI

点击部署文档中的【立即体验】进入到图像生成 - Stable Diffusion WebUI 的详细操作页面，这里对于方案概览、部署准备、部署操作等每一步都有详细的说明
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详细的操作步骤我们可以按照文档一步一步执行就可以，这里对于部署的具体步骤我这里截取一些关键步骤记录一下。

部署操作

登录函数计算FC3.0控制台，控制台地址：https://fcnext.console.aliyun.com/?spm=a2c4g.2713176.0.0.77d72d8dJYi4tf 点击【应用】直接选择通过模板创建应用，在搜索框输入 AI 数字绘画 Stable Diffusion
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点击【立即创建】在创建应用页面如果没有授权需要按照页面提示授权，授权完成后在创建页面选择【地域】【镜像选择】-动漫风格，其他选择默认即可
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最后点击【创建应用】，在弹窗中勾选复选框后点击【同意并继续部署】
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部署成功后点击WebUI 域名右侧的域名，等待 1 分钟左右，进入 Stable Diffusion WebUI 页面，
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输入提示词，比如

正向提示词Spring, flowers, willows, little birds, distant green mountains, a boy is climbing up to the mountains, smiles, Pictrue highlight, rich details反向提示词loli,nsfw, logo, test, badhandv4, EasyNegative, mutated hands and fingers, poorly drawn face, extra limb, missing limb, disconnected limbs, malformed hands, ugly

输入提示词之后，其他默认，点击【生成】就可以实现文生图了，操作特别简单
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生成效果图如下
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释放资源

如果你只是为了体验基于函数计算部署AI大模型的感受，那么你已经完成了。对于已经部署的函数计算应用，如果你以后还想玩儿的话，你可以保留应用，需要保证你的WebUI 域名 保密，防止别人请求你的链接造成你的函数计算计费，对你的财产造成损失。如果你后面不想玩儿或者想体验其他的AI大模型应用的话，你可以选择其他应用模版部署，这里直接释放资源就可以。在函数计算应用页点击【删除应用】
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或者在控制台应用列表页找到【删除应用】都可以成功释放资源
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部署总结

到这里，可以说基于函数计算部署AI大模型的操作就完成了，当然也有高阶操作，操作就在部署文档的可选项里面，感兴趣的可以按照步骤操作即可，也是同样的操作简单，部署快捷。这里我主要体验的是图像生成 - Stable Diffusion WebUI ，那么下面也就主要从 图像生成 - Stable Diffusion WebUI 的解读来对提出的问题来逐一回复一下个人的感受。

体验反馈

1、对本解决方案的实践原理理解程度如何？
在部署方案之初，文档中已经对于本次方案部署的架构以及优势做了详细的介绍，那么基于此再进行后面解决方案的部署，也就比较容易理解。整体上是基于函数计算快速部署 Stable Diffusion WebUI，提供生成高质量图像的服务。对于企业来说，无需关心大模型内部的具体算法和实现，可以直接使用函数计算提供的基础 Stable Diffusion 模型，也可以通过创建模型库上传自定义的 Stable Diffusion 模型实现定制化创作需求。充分利用函数计算按需付费，弹性伸缩等优势，高效地为用户提供基于 Stable Diffusion 模型的文本到图像生成服务。
2、在部署体验过程中是否得到足够的引导以及文档帮助？
作为一个函数计算部署的资深体验者，可能在最初部署时会出现漏看步骤而造成的部署过程中报错的情况，之前也是遇到过的。不过部署了很多次之后，总结出来的经验就是，如果你是新手小白，那么你就严格按照部署文档的引导进行一步一步的部署就可以，肯定是最快捷省时的部署。而对于资深体验者，其实只需要告诉具体的 应用模版名称 ，无需文档也可以轻松部署成功的。这就是函数计算的优势，操作简单，极简运维。
3、在部署体验过程是否有效地展现了使用函数计算部署AI大模型的优势？
对于AI大模型的部署，这么说吧，如果你想尝试不基于函数计算部署，那么你可以直接自行去搜罗AI大模型的开源版本，然后自己在服务器部署，那么这样的结果就是，你可能耗时很久依然部署不成功。或者是部署成功了，但是不能正常调用，这样的情况我在最初自己想部署开源文生文大模型时就尝试过，最后可以说是费了九牛二虎之力也只能中途放弃。
但是基于函数计算部署AI大模型就不一样了，函数计算的应用模版已经对你将要部署的AI大模型做了内置化的各种准备，可以说，很多工作函数计算已经提前做好了，那么呈现给企业或者开发者的就是一键部署，高效部署，极简运维，并且可以助力AI创新应用的加速落地。总的来说一句话就是：基于函数计算部署AI大模型–【easy】。
4、部署实践后，是否能够清晰理解解决方案旨在解决的问题及其适用的业务场景？
对于解决方案中提到的适用的业务场景，那是很有价值的。那么在这里，个人也想提出一点关于解决方案中用于解决问题的业务场景的一些建议：
对于企业来说，确实可以通过当前部署之后的访问域名来进行文生图，如果可能的话，企业可能更想将企业的现有系统与当前基于函数计算部署的图像生成 - Stable Diffusion WebUI 应用之间打通，可以通过企业系统平台对 图像生成 - Stable Diffusion WebUI 进行参数配置以及传入文生图正向提示词和反向提示词来生成图片，同时将生成的图片返回给企业系统，这样来实现企业系统与函数计算应用之间的打通。
另外就是希望在函数计算部署成功之后，可以提供手机端或者小程序版或者是H5版本的访问链接，总之就是想通过手机端也可以实时访问 图像生成 - Stable Diffusion WebUI 的文生图页面来实现文生图，这样的话就更好了。

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一键安装22.04 nvidia 驱动 nvidia 官网下载驱动我的环境是NVIDIA RTX A5000nvidia 文档参考没有安装驱动之前确认自己的型号 lspci | grep -i vga &#xff08;如数字2231&#xff09; 参考docker 支持nvidia &#xff0c;注释了需要的取消注释即可 42行-92行一定要重启服务器…...

编程日记 2025/9/13 14:04:34