5.0 KiB
5.0 KiB
ViGent 手动部署指南
服务器信息
| 配置 | 规格 |
|---|---|
| 服务器 | Dell PowerEdge R730 |
| CPU | 2× Intel Xeon E5-2680 v4 (56 线程) |
| 内存 | 192GB DDR4 |
| GPU 0 | NVIDIA RTX 3090 24GB |
| GPU 1 | NVIDIA RTX 3090 24GB (用于 LatentSync) |
| 部署路径 | /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2 |
步骤 1: 环境检查
# 检查 GPU
nvidia-smi
# 检查 Python 版本 (需要 3.10+)
python3 --version
# 检查 Node.js 版本 (需要 18+)
node --version
# 检查 FFmpeg
ffmpeg -version
如果缺少 FFmpeg:
sudo apt update
sudo apt install ffmpeg
步骤 2: 创建目录结构
mkdir -p /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2
cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2
将项目文件复制到该目录。
步骤 3: 安装后端依赖
cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/backend
# 创建虚拟环境
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
# 安装 PyTorch (CUDA 12.1)
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# 安装 Python 依赖
pip install -r requirements.txt
# 安装 Playwright 浏览器（社交发布需要）
playwright install chromium
步骤 4: 部署 AI 模型 (LatentSync 1.6)
⚠️ 重要：LatentSync 需要独立的 Conda 环境和 ~18GB VRAM。请不要直接安装在后端环境中。
请参考详细的独立部署指南： LatentSync 部署指南
该指南包含以下关键步骤，请务必严格按照文档操作：
- 创建独立的
latentsyncConda 环境 - 安装 PyTorch 2.5.1 和相关依赖
- 下载模型权重 (HuggingFace CLI)
- 复制核心推理代码
- 验证推理脚本
确保 LatentSync 部署成功后，再继续后续步骤。
步骤 5: 启动 LatentSync 常驻加速服务 (可选)
为了消除每次生成视频时的 30-40秒 模型加载时间，建议启动常驻服务：
cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/models/LatentSync
# 后台启动服务 (自动读取 backend/.env 中的 GPU 配置)
nohup python -m scripts.server > server.log 2>&1 &
步骤 7: 配置环境变量
cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/backend
# 复制配置模板 (默认配置已经就绪)
cp .env.example .env
💡 说明：
.env.example已包含正确的 LatentSync 默认配置，直接复制即可使用。
如需自定义，可编辑.env修改以下参数：
| 配置项 | 默认值 | 说明 |
|---|---|---|
LATENTSYNC_GPU_ID |
1 | GPU 选择 (0 或 1) |
LATENTSYNC_USE_SERVER |
false | 设为 true 以启用常驻服务加速 |
LATENTSYNC_INFERENCE_STEPS |
20 | 推理步数 (20-50) |
LATENTSYNC_GUIDANCE_SCALE |
1.5 | 引导系数 (1.0-3.0) |
DEBUG |
true | 生产环境改为 false |
步骤 8: 安装前端依赖
cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/frontend
# 安装依赖
npm install
步骤 9: 测试运行
启动后端
cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/backend
source venv/bin/activate
uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8006
启动前端 (新开终端)
cd /home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/frontend
npm run dev -- -H 0.0.0.0 --port 3002
步骤 10: 验证
- 访问 http://服务器IP:3002 查看前端
- 访问 http://服务器IP:8006/docs 查看 API 文档
- 上传测试视频，生成口播视频
使用 systemd 管理服务 (可选)
后端服务
创建 /etc/systemd/system/vigent2-backend.service:
[Unit]
Description=ViGent2 Backend API
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=rongye
WorkingDirectory=/home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/backend
Environment="PATH=/home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/backend/venv/bin"
ExecStart=/home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/backend/venv/bin/uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8006
Restart=always
[Install]
WantedBy=multi-user.target
前端服务
创建 /etc/systemd/system/vigent2-frontend.service:
[Unit]
Description=ViGent2 Frontend
After=network.target
[Service]
Type=simple
User=rongye
WorkingDirectory=/home/rongye/ProgramFiles/ViGent2/frontend
ExecStart=/usr/bin/npm run start
Restart=always
[Install]
WantedBy=multi-user.target
启用服务
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable vigent2-backend vigent2-frontend
sudo systemctl start vigent2-backend vigent2-frontend
故障排除
GPU 不可用
# 检查 CUDA
nvidia-smi
python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"
端口被占用
# 查看端口占用
sudo lsof -i :8006
sudo lsof -i :3002
查看日志
# 后端日志
journalctl -u vigent2-backend -f
# 前端日志
journalctl -u vigent2-frontend -f