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在部署解决方案之前，建议您先查看本指南中有关架构图和区域支持等信息。然后按照下面的说明配置解决方案并将其部署到您的帐户中。

部署时间：约 20 分钟

前提条件

部署概述

在亚马逊云科技上部署本解决方案（ComfyUI部分）主要包括以下过程：

步骤1：部署本解决方案中间件。
步骤2：部署ComfyUI前端。
步骤3: 在ComfyUI页面调试并创建一个可用的工作流。
步骤4：根据创建的工作流部署新的Amazon SageMaker推理节点。

!!! tip "贴士" 遇到部署问题时可以查看“常见问题解答”章节中ComfyUI相关部分。

部署步骤

步骤1: 部署解决方案中间件

此自动化Amazon CloudFormation模板在亚马逊云科技中部署解决方案。

登录到AWS管理控制台，点击链接Extension for Stable Diffusion on AWS{:target="_blank"}。
默认情况下，该模版将在您登录控制台后默认的区域启动。若需在指定的Amazon Web Service区域中启动该解决方案，请在控制台导航栏中的区域下拉列表中选择。
在创建堆栈页面上，确认Amazon S3 URL文本框中显示正确的模板URL，然后选择下一步。

在制定堆栈详细信息页面，为您的解决方案堆栈分配一个账户内唯一且符合命名要求的名称。部署参数参考下表。点击下一步。

参数	说明	建议
Bucket	填入一个有效的新的S3桶的名字（或之前部署的、用于本解决方案ComfyUI部分的S3桶名字）
email	输入一个正确的电子邮件地址，以便接收将来的通知
SdExtensionApiKey	请输入一个包含数字和字母组合的20个字符的字符串	默认为"09876543210987654321"
LogLevel	择您心仪的Lambda Log日志打印级别	默认ERROR才打印

在配置堆栈选项页面，选择下一步。
在审核页面，查看并确认设置。确保选中确认模板将创建Amazon Identity and Access Management（IAM）资源的复选框。并确保选中AWS CloudFormation需要的其它功能的复选框。选择提交以部署堆栈。
您可以在 AWS CloudFormation 控制台的状态列中查看堆栈的状态。您应该会在大约 15 分钟内收到CREATE_COMPLETE状态。

!!! tip "贴士" 请及时检查您预留邮箱的收件箱，并在主题为“AWS Notification - Subscription Confirmation”的邮件中，点击“Confirm subscription”超链接，按提示完成订阅。

步骤2: 部署ComfyUI前端

步骤2将会为客户安装ComfyUI的前端。该前端自动内置了汉化插件、工作流发布云上等按钮，为客户提供更友好的UI交互界面。此自动化Amazon CloudFormation模板在亚马逊云科技中部署。

登录到AWS管理控制台，点击控制台右上角Create Stack, With new resource(standard)，页面跳转至创建堆栈。
在创建堆栈页面上，选择Choose an existing template，在特定模版区域选择Amazon S3 URLe，填入该部署模版链接，然后选择下一步。

在制定堆栈详细信息页面，为您的解决方案堆栈分配一个账户内唯一且符合命名要求的名称。在参数部分，部署参数说明如下。点击Next。

!!! tip "贴士" 此处的EC2 Key Pair主要用于本地远程连接EC2。如果没有现有的，可以参考官方手册{:target="_blank"}来创建。

参数	说明	建议
InstanceType	部署的ec2的实例类型	如果是涉及推理动图、视频等，建议G6、G5机器
NumberOfInferencePorts	推理环境数量	建议不超过5个
StackName	来自于部署步骤1中成功部署堆栈的名称
keyPairName	选择现有的一个EC2 Key Pair

在配置堆栈选项页面，选择下一步。
在审核页面，查看并确认设置。确保选中确认模板将创建Amazon Identity and Access Management（IAM）资源的复选框。并确保选中AWS CloudFormation需要的其它功能的复选框。选择提交以部署堆栈。
您可以在 AWS CloudFormation 控制台的状态列中查看堆栈的状态。您应该会在大约 3 分钟内收到CREATE_COMPLETE状态。

选择部署成功的堆栈，打开Outputs，点击Designer对应的链接，即可打开解决方案部署的ComfyUI前端，Designer的访问可能需要关闭VPN或者去掉10000端口后访问。NumberOfInferencePortsStart代表推理环境地址起始路径端口，按照部署数量端口地址依次增加，例如：当NumberOfInferencePorts填写2时，地址范围时，可访问的推理环境地址依次为：http://EC2地址:10001，http://EC2地址:10002.

角色	功能	端口
主美/工作流管理	能够安装新的custom nodes，在EC2上调试工作流，发布工作流、环境至Amazon SageMaker。同时可以调用SageMaker资源、选中已发布的工作流进行推理验证	http://EC2地址
普通美术	从该端口进入的界面，可以选择主美已发布的工作流，简单修改推理参数后，勾选“Prompt on AWS”后、调用Amazon SageMaker进行推理	当NumberOfInferencePorts填写3时，地址范围时，可访问的推理环境地址依次为： http://EC2地址:10001 http://EC2地址:10002 http://EC2地址:10003

!!! tip "贴士" 刚部署好贴士以后，需要稍作等待。如果打开链接后，看到提示“Comfy is Initializing or Starting”，表示后端在初始化ComfyUI过程中，请稍作等待，再次刷新页面确认。

步骤3: 在ComfyUI页面调试并创建一个可用的工作流。

可以参考这里中的“工作流的调试”子章节部分

步骤4: 部署新的Amazon SageMaker推理节点

在步骤1成功完成后，需要通过API方式部署所需的Amazon SageMaker推理节点。后续的新发布的ComfyUI工作流推理都将使用该推理节点的计算资源。

以下API代码中所需的ApiGatewayUrl及ApiGatewayUrlToken，可以在步骤1部署成功的堆栈Outputs标签页找到。

请打开任何可以运行代码的窗口，比如本地Macbook电脑的Terminal，运行如下API代码。

curl --location ‘此处填写您的api地址/endpoints’ \
--header ‘x-api-key: 此处填写您的apikey’ \
--header ‘username: api’ \
--header ‘Content-Type: application/json’ \
--data-raw ‘{
    “workflow_name”:“此处填写您创建的workflow名称“,
    “endpoint_name”: “当无需关联workflow时需要填写您要创建的推理端点名字",
    “service_type”: “comfy”,
    “endpoint_type”: “Async”,
    “instance_type”: “实例类型”,
    “initial_instance_count”: 1,
    “min_instance_number”: 1,
    “max_instance_number”: 2,
    “autoscaling_enabled”: true,
    “assign_to_roles”: “test”
    “assign_to_roles”: [ “test” ]
}’

!!! Important "注意" 如果是相对复杂的workflow 注意选择异步推理节点类型，否则受限于service最长等待30s，会出现调用推理超时的情况。

后续如需要删除Amazon SageMaker推理节点，可通过以下API完成。

curl --location --request DELETE 'https://此处填ApiGatewayUrl地址/endpoints' \
--header 'username: api' \
--header 'x-api-key: 此处填ApiGatewayUrlToken' \
--header 'Content-Type: application/json' \
--data-raw '{
    "endpoint_name_list": [
        "comfy-real-time-test-34"//填要删除的endpoint名字
    ]
}'

!!! Important "注意" 不建议直接进去SageMaker console直接删除endpoint，容易造成数据不一致的隐患。

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