Stable Diffusion 3.5 云端部署与持久化存储指南
在本地运行 AI 艺术项目时，常遇到断电、过热或参数丢失等问题。使用 Stable Diffusion 3.5 结合云端持久化存储，可确保任务稳定运行数周。本文介绍从选择镜像到配置自动备份的完整流程。
1. 环境准备：选对镜像是成功的第一步
要让 Stable Diffusion 3.5 稳定运行几周，第一步是搭建抗造的运行环境。建议直接使用云端预置镜像并开启持久化存储。
1.1 为什么必须使用预置镜像？
Stable Diffusion 3.5 依赖复杂的环境组合：PyTorch 2.3+、CUDA 12.1、xformers 优化库等。自己安装版本兼容问题耗时。预置镜像开箱即用，且通常集成性能调优脚本，如自动检测显存调整 batch size。
1.2 如何找到正确的镜像？
在镜像市场搜索'Stable Diffusion 3.5'。挑选要点：
- 确认版本号：v3.5 而非 3.0 或 XL。
- 查看是否包含 ComfyUI：适合自动化流水线。
- 检查是否有持久化支持说明。
⚠️ 注意 避免选择无更新记录、评价少的冷门镜像。
1.3 GPU 资源配置建议
| 显卡型号 | 显存大小 | 推荐用途 | 是否适合长期运行 |
|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 12GB | 小尺寸出图（512x512） | 一般 |
| A10G | 24GB | 高清图生成（1024x1024） | ✅ 强烈推荐 |
| V100 | 32GB | 大模型微调 + 高清输出 | ✅ 最佳选择 |
| T4 | 16GB | 基础测试 | ❌ 不推荐 |
建议至少选 A10G 及以上，显存越大越不易爆，数据中心级显卡散热更好。
2. 一键启动：三步完成 SD3.5 云端部署
操作：创建实例 → 挂载存储 → 启动服务。
2.1 创建 GPU 实例并选择镜像
登录控制台，点击【GPU 实例】。选定 GPU 类型（建议 A10G），选择离你地理位置近的数据中心。点击【更换镜像】，搜索
