搭建AI生成视频应用怎么选择阿里云服务器实例规格？

在阿里云上搭建AI生成视频应用，选择合适的服务器实例是关键。为了让你快速了解，下面这个表格汇总了针对不同需求和场景的主要方案。

💡 如何选择具体配置

确定了方向后，具体的配置选择同样重要。

• GPU选型核心：关注视频分辨率和批量生成需求。生成1080P等高分辨率视频或需要同时处理多个任务时，大显存（如16GB以上）至关重要，能有效避免进程因显存不足而中断。

• 存储与网络：

  • 系统盘：建议配置80GB以上的云盘，用于存放操作系统、Python环境、ComfyUI及相关依赖库。

  • 数据盘：如果计划存放多个AI模型（单个模型可能达数GB至数十GB），需要额外配备大容量高性能的云盘或对象存储OSS。

  • 网络：实例需要公网IP以便访问和管理，同时稳定的网络环境对于从Hugging Face等平台下载模型（通常几个GB）也很有帮助。

🛠️ 搭建流程与优化建议

选好服务器后，搭建和优化过程可以遵循以下路径：

1. 环境部署：对于自行部署的方案，通常从在Ubuntu等系统上安装Python、Git、CUDA驱动等基础依赖开始，然后克隆ComfyUI仓库并安装Python包。

2. 模型配置：将Stable Video Diffusion等视频生成模型下载并放置到ComfyUI的指定模型目录下，随后在ComfyUI的Web界面中配置工作流节点和参数。

3. 性能与成本优化：

   • 参数调优：在ComfyUI中适当降低生成视频的分辨率、帧数或采样步数，可以显著降低显存消耗并提升生成速度。

   • 资源管理：对于测试或低频使用场景，养成随用随开的习惯，并在任务完成后及时停止或删除服务，避免产生不必要的费用。

💎 总结

总结一下，你的选择可以很清晰：

• 若追求效率，希望快速验证想法，直接使用PAI-EAS的一键部署方案是最佳选择。

• 若是开发者，需要高度自定义工作流和模型，建议选择gn7i等GPU实例自行搭建。

• 若预算有限且主要使用AnimateDiff-Lightning等特定优化模型，可以尝试计算型c9i实例。

希望这份指南能帮助你做出明智的选择。如果你能分享更多关于计划生成的视频分辨率、预期的使用频率以及预算范围，我可以为你提供更具体的配置建议。