如何提高Stable Diffusion服务器稳定性

提高Stable Diffusion服务器稳定性可从以下方面入手：

• 硬件资源优化：选择高性能GPU（如NVIDIA RTX 40系列，显存≥8GB）、多核CPU（如Intel i7/i9或AMD Ryzen 7/9），搭配SSD存储（至少100GB）和充足内存（32GB及以上），确保计算资源充足。
• 软件环境优化：
• 使用虚拟环境隔离依赖，避免包冲突，安装时指定Python版本（如3.10.6）并勾选“Add Python to PATH”。
• 启用混合精度训练（FP16/FP32），减少显存占用并提升训练速度。
• 模型与训练优化：
• 采用LoRA轻量级微调，冻结基础模型参数，仅训练少量可训练层，降低过拟合风险并节省资源。
• 合理设置学习率、批量大小和采样步数，避免训练不稳定或生成质量下降。
• 网络与部署优化：
• 部署时使用反向代理（如Nginx）和负载均衡，分散请求压力，避免单点故障。
• 对于高并发场景，可考虑分布式部署或使用云服务弹性扩缩容。
• 系统维护与监控：
• 定期更新模型权重和插件，修复已知漏洞和性能问题。
• 配置日志系统和性能监控工具（如Prometheus+Grafana），实时监测服务器状态，及时发现并处理异常。