ENS:推論ビジネスにおける WAN2.1-T2V モデルのベストプラクティス

ENS コンソールでインスタンスを作成する

1. ENS コンソールにログインします。

2. 左側のナビゲーションウィンドウで、[リソースとイメージ] > [インスタンス] を選択します。

3. [インスタンス] ページで、[インスタンスの作成] をクリックします。 ENS インスタンスパラメーターの構成方法については、インスタンスを作成するをご参照ください。

   1. ビジネス要件に基づいてパラメーターを構成できます。 次の表に、推奨構成を示します。

      ステップ	パラメーター	推奨値
      基本構成	請求方法	サブスクリプション
      	インスタンスタイプ	x86 コンピューティング
      	インスタンス仕様	NVIDIA 48GB * 2 詳細な仕様については、カスタマー マネージャーにお問い合わせください。
      	イメージ	Ubuntu ubuntu_22_04_x64_20G_alibase_20240926
      ネットワークとストレージ	ネットワーク	セルフビルドネットワーク
      	システムディスク	ウルトラディスク、80 GB 以上
      	データディスク	ウルトラディスク、1 TB 以上
      システム設定	パスワードの設定	カスタムキーまたはキーペア

   2. 注文を確認します。

      システム設定が完了したら、右下隅にある [注文の確認] をクリックします。 システムは構成に基づいてインスタンスを構成し、価格を表示します。 支払いが完了すると、ページは ENS コンソールにジャンプします。

      作成されたインスタンスは、ENS コンソールで表示できます。 インスタンスが 実行中 状態の場合は、インスタンスを使用できます。

操作を呼び出してインスタンスを作成する

OpenAPI ポータル で操作を呼び出してインスタンスを作成することもできます。

次のセクションでは、操作パラメーターの参照コードについて説明します。

{
  "InstanceType": "ens.gnxxxx",         <インスタンスタイプ>
  "InstanceChargeType": "PrePaid",
  "ImageId": "ubuntu_22_04_x64_20G_alibase_20240926",
  "ScheduleAreaLevel": "Region",
  "EnsRegionId": "cn-your—ens-region",     <エッジノード>
  "Password": <YOURPASSWORD>,           <パスワード>
  "InternetChargeType": "95BandwidthByMonth", 
  "SystemDisk": {
    "Size": 80,
    "Category": "cloud_efficiency"
  },
  "DataDisk": [
    {
      "Category": "cloud_efficiency",
      "Size": 1024
    }
  ],
  "InternetMaxBandwidthOut": 5000,
  "Amount": 1,
  "NetWorkId": "n-xxxxxxxxxxxxxxx",
  "VSwitchId": "vsw-xxxxxxxxxxxxxxx",
  "InstanceName": "test",        
  "HostName": "test",
  "PublicIpIdentification": true,
  "InstanceChargeStrategy": "instance",      <インスタンスに基づく請求>
}

インスタンスにログインする

インスタンスへのログイン方法については、インスタンスに接続するをご参照ください。

ディスクを初期化する

1. ルートディレクトリを展開します。

   インスタンスを作成またはサイズ変更した後、インスタンスを再起動せずにルートパーティションをオンラインで展開する必要があります。

   # クラウド環境ツールキットをインストールします。
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install -y cloud-guest-utils
   
   # GPT パーティションツール sgdisk が存在することを確認します。
   type sgdisk || sudo apt-get install -y gdisk
   
   # 物理パーティションを展開します。
   sudo LC_ALL=en_US.UTF-8 growpart /dev/vda 3
   
   # ファイルシステムのサイズを変更します。
   sudo resize2fs /dev/vda3
   
   # サイズ変更結果を確認します。
   df -h

   

2. データディスクをマウントします。

   データディスクをフォーマットしてマウントする必要があります。 次のセクションでは、サンプルコマンドを示します。 ビジネス要件に基づいてコマンドを実行します。

   # 新しいディスクを識別します。
   lsblk
   
   # ディスクをパーティション分割せずにフォーマットします。
   sudo mkfs -t ext4 /dev/vdb
   
   # マウントを構成します。
   sudo mkdir /data
   echo "UUID=$(sudo blkid -s UUID -o value /dev/vdb) /data ext4 defaults,nofail 0 0" | sudo tee -a /etc/fstab
   
   # マウントを確認します。
   sudo mount -a
   df -hT /data
   
   # 権限を変更します。
   sudo chown $USER:$USER $MOUNT_DIR

   

   説明

   インスタンスに基づいてイメージを作成する場合は、/etc/fstab ファイルから ext4 defaults 0 0 行を削除する必要があります。 そうしないと、イメージに基づいて作成されたインスタンスを起動できません。

（オプション）テストスクリプトの最適化

テストスクリプト examples/wanvideo/wan_14b_text_to_video_tensor_parallel.py 内のいくつかのコードとパラメーターを変更することで、次の効果を実現できます。

1. 実行するたびにモデルを再度ダウンロードすることを回避します。

2. ビデオの圧縮品質を変更します。ビデオファイルが大きいほど、鮮明度が高くなります。

3. 生成されるビデオを 480P（デフォルト）から 720P に変更します。

   # テストコードファイルを修正します。
   vim /root/DiffSynth-Studio/examples/wanvideo/wan_14b_text_to_video_tensor_parallel.py
   
   # 1. 約 125 行目のコードをコメントアウトして、実行するたびにモデルを再度ダウンロードすることを回避し、以前にダウンロードしたモデルを使用します。
   
   # snapshot_download("Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B", local_dir="models/Wan-AI/Wan2.1-T2V-14B")
   
   # 2. 約 121 行目のコードを修正し、test_step 関数の save_video 入力パラメーター、ビデオフレームレート、および圧縮品質を修正します。1 は最低品質を示します。10 は最高品質を示します。
   save_video(video, output_path, fps=24, quality=10)
   
   # 3. 約 135 行目に次の入力パラメーターを追加して、解像度を変更します。デフォルト値は 480p です。
   ....
   "output_path": "video1.mp4",   
   # 次の 2 行は新しく追加されました。
   "height": 720,
   "width": 1280,
   },
   
   # 4. ファイルを保存してエディターを終了します。
   :wq
   

テストスクリプトの実行

# テストスクリプトを実行します。
torchrun --standalone --nproc_per_node=2 /root/DiffSynth-Studio/examples/wanvideo/wan_14b_text_to_video_tensor_parallel.py

ビデオの生成

テスト時間については、プログレスバーの残り時間プロンプトを参照できます。実行が完了すると、ビデオファイル video1.mp4 が生成されます。 ossutil を使用して生成されたビデオを Alibaba Cloud OSS にインポートする方法については、「オブジェクトのコピー」をご参照ください。