Kandinsky-5.0-I2V-Lite-5s部署教程Linux服务器supervisor配置开机自启设置1. 环境准备与快速部署在开始部署Kandinsky-5.0-I2V-Lite-5s之前我们需要确保服务器环境满足以下要求操作系统Ubuntu 20.04/22.04 LTS推荐显卡驱动NVIDIA驱动版本525.60.13CUDA版本11.7或更高显存容量建议24GB及以上如RTX 4090 D1.1 安装基础依赖首先更新系统并安装必要的依赖包sudo apt update sudo apt upgrade -y sudo apt install -y python3-pip python3-venv git supervisor1.2 创建Python虚拟环境为项目创建独立的Python环境mkdir -p ~/kandinsky_i2v cd ~/kandinsky_i2v python3 -m venv venv source venv/bin/activate2. 模型部署与配置2.1 下载模型代码从GitHub仓库克隆项目代码git clone https://github.com/ai-mirror/kandinsky-5.0-i2v-lite-5s.git cd kandinsky-5.0-i2v-lite-5s2.2 安装Python依赖安装项目所需的Python包pip install --upgrade pip pip install -r requirements.txt2.3 模型权重准备下载预训练模型权重wget https://mirror.csdn.net/models/kandinsky-5.0-i2v-lite-5s/weights.tar.gz tar -xzvf weights.tar.gz -C ./models/3. Supervisor服务配置3.1 创建Supervisor配置文件创建并编辑Supervisor配置文件sudo nano /etc/supervisor/conf.d/kandinsky_i2v.conf添加以下内容[program:kandinsky_i2v] command/home/ubuntu/kandinsky_i2v/venv/bin/python app.py directory/home/ubuntu/kandinsky_i2v/kandinsky-5.0-i2v-lite-5s userubuntu autostarttrue autorestarttrue stderr_logfile/var/log/kandinsky_i2v.err.log stdout_logfile/var/log/kandinsky_i2v.out.log environmentPYTHONUNBUFFERED13.2 启动Supervisor服务更新Supervisor配置并启动服务sudo supervisorctl reread sudo supervisorctl update sudo supervisorctl start kandinsky_i2v4. 开机自启设置4.1 创建系统服务文件创建systemd服务文件确保Supervisor随系统启动sudo nano /etc/systemd/system/supervisor.service添加以下内容[Unit] DescriptionSupervisor process control system Afternetwork.target [Service] Typeforking ExecStart/usr/bin/supervisord -c /etc/supervisor/supervisord.conf ExecStop/usr/bin/supervisorctl shutdown ExecReload/usr/bin/supervisorctl reload Restarton-failure [Install] WantedBymulti-user.target4.2 启用并启动服务启用Supervisor开机自启sudo systemctl daemon-reload sudo systemctl enable supervisor sudo systemctl start supervisor5. 服务验证与管理5.1 检查服务状态验证服务是否正常运行sudo supervisorctl status kandinsky_i2v预期输出应显示为RUNNING状态。5.2 常用管理命令重启服务sudo supervisorctl restart kandinsky_i2v查看日志tail -f /var/log/kandinsky_i2v.out.log停止服务sudo supervisorctl stop kandinsky_i2v6. 常见问题解决6.1 端口冲突问题如果默认端口(7860)被占用可以修改app.py中的端口号app.launch(server_name0.0.0.0, server_port7861)然后重启Supervisor服务。6.2 显存不足问题如果遇到显存不足的情况可以尝试以下方法降低视频分辨率减少采样步数确保没有其他进程占用显存6.3 服务无法启动检查错误日志定位问题cat /var/log/kandinsky_i2v.err.log常见问题包括依赖包未正确安装模型权重路径错误Python环境问题7. 总结与后续建议通过本教程我们完成了Kandinsky-5.0-I2V-Lite-5s模型在Linux服务器上的部署并配置了Supervisor进行进程管理和开机自启。这套方案具有以下优势稳定性高Supervisor确保服务异常退出后自动重启管理方便提供统一的服务管理接口资源友好适合24GB显存环境稳定运行后续使用建议定期检查日志文件监控服务运行状态根据实际需求调整视频生成参数考虑使用Nginx进行反向代理提高访问安全性获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。