GPU租赁,GPU服务器租用,GPU租用平台-点动生态云

领取新人福利
进官方活动群

在服务器Ubuntu22.04系统下的
MoneyPrinterTurbo的部署

欢迎使用我们公司服务器来部署和使用MoneyPrinterTurbo大模型。通过本指南，您将学会如何在Ubuntu 22.04系统下安装和配置MoneyPrinterTurbo大模型，并使用webui进行交互。如果您对我们的服务器感兴趣，可以在官网处获取服务器资源，我们还提供详细的部署帮助文档，帮助您轻松上手。

MoneyPrinterTurbo 介绍

MoneyPrinterTurbo 是一款利用人工智能技术自动化短视频创作的工具，它能够根据用户输入的主题或关键词，自动生成包括文案、素材、字幕和背景音乐在内的完整高清短视频。这款工具的设计初衷是简化视频制作流程，让创作者能够快速高效地产出内容，同时保持视频的高质量和专业性。作为一个开源项目，MoneyPrinterTurbo 允许用户自由地使用、复制、修改和分发，这意味着用户可以根据自己的具体需求对工具进行定制。它提供了多种部署方式，包括一键启动包、Docker部署和手动部署，以适应不同用户的技术能力和使用场景。

项目地址：https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo

部署框架

在这个框架中，每个组件都有其特定的角色和功能，它们通过Web UI这个桥梁相互连接，共同为用户提供服务。用户通过浏览器与Web服务器交互，而Web服务器则负责与后端的IOPaint模型进行通信，以完成图片生成的任务。
• 用户（User）：
用户是最终与系统交互的人，他们使用Web UI来生成图片。
• 浏览器（Browser）：
用户通过浏览器访问Web服务器。浏览器充当客户端，发送HTTP请求并接收响应。
• Web服务器（Web Server）：
运行Ubuntu服务器上的软件，通常是Web框架的一部分，比如Flask或Django。它处理来自浏览器的HTTP请求，提供Web UI，并与后端服务交互。
• MoneyPrinterTurbo模型（MoneyPrinterTurbo Model）：
MoneyPrinterTurbo 是一款基于人工智能技术的短视频自动生成工具，它能够帮助用户快速高效地制作出优质的短视频内容。
• Web UI（Web User Interface）：
用户通过Web UI与系统交互。Web UI是Web服务器提供的前端界面，允许用户上传图片、设置生成参数等。

MoneyPrinterTurbo模型的优点和缺点

MoneyPrinterTurbo 模型具有以下一些优点和缺点：
• 优点：
自动化视频创作：通过AI技术，用户只需提供视频主题或关键词，即可全自动生成视频文案、素材、字幕和背景音乐，并合成高清短视频。
多语言支持：支持中英文视频文案，满足不同语言需求。
多种语音合成选项：内置微软TTS等多种语音合成选项，使视频声音丰富多样。
字幕和背景音乐定制：支持字幕生成，用户可以调整字幕的字体、位置、颜色、大小等，并支持背景音乐的自定义设置。
易于使用：支持Web界面和API接口，使用方便，尤其适合视频制作初学者。

• 缺点：
实际效果可能有限：自动生成的视频可能在某些情况下无法完全符合用户的预期，特别是对于特定或复杂主题的视频，可能存在文不对题的情况。
素材来源限制：虽然提供了高清无版权视频素材，但素材的选择可能受限于特定的来源，如Pexels 。
技术依赖性：作为一个基于AI技术的工具，它可能需要用户具备一定的技术知识来处理潜在的问题或进行自定义设置。

部署流程解释介绍

1. 购买 GPU 服务器
• 在点动云官网购买并配置服务器：

• 操作系统选择：
     选择一个适合您需求的操作系统，通常推荐使用 Ubuntu 22.04 LTS，因为它提供了长期支持和稳定性。
• 购买和部署：
    完成购买流程，启动服务器，并进行初步配置。
    FinalShell是一款服务器管理工具，支持SSH和远程桌面，使用FinalShell远程连接配置服务器。

二、Ubuntu 22.04基本环境配置
• 更换Ubuntu镜像源：
     通常为了加速下载，可以更换到国内镜像源，如清华镜像源。
• 更新包列表:
     使用sudo apt update命令来更新软件包列表。
• 使用wget下载驱动包:
     通过wget命令下载NVIDIA显卡驱动安装包。
• 更新软件列表和安装必要软件、依赖:
     使用sudo apt update和sudo apt install命令安装所需的软件和依赖。
• 卸载原有驱动:
     如果有旧版驱动，需要先卸载。
• 安装驱动:
     执行下载的驱动包进行安装。
• 安装CUDA:
     CUDA是用于通用并行计算的编程模型和API，需要根据显卡型号选择合适的版本安装。
• 环境变量配置:
     配置环境变量以确保系统能够正确使用CUDA和显卡驱动。

三、安装miniconda环境
• 下载miniconda3:
     从官网下载miniconda3的安装脚本。
• 安装miniconda3:
     执行下载的脚本进行安装。
• conda配置:
     配置conda的通道、环境等。

四、安装MoneyPrinterTurbo
• 克隆仓库:
     使用git clone命令从GitHub克隆MoneyPrinterTurbo仓库。
• 创建虚拟环境:
     使用conda或python的venv模块创建虚拟环境。
• 安装依赖:
     安装所需的Python库和工具以及MoneyPrinterTurbo运行所需的其他Python依赖库。
• 设置清华源、更新pip:
      更换pip的源到清华，以加速下载。
• 创建模型放置文件夹:
     在适当的位置创建文件夹以存放AI模型文件。
• 下载扩散模型:
     下载MoneyPrinterTurbo需要使用的模型文件。
• 改端口启动:
     修改配置文件或启动命令，以指定MoneyPrinterTurbo服务运行的端口号。

部署流程概述
   更换源和更新：优化软件包管理器使用的源，确保软件包列表是最新的。
   安装显卡驱动和CUDA：确保GPU能够被系统识别并用于高性能计算。
   配置环境变量：让系统知道如何找到并使用新安装的软件。
   安装miniconda：创建一个独立的Python环境，避免不同项目间的依赖冲突。
   安装MoneyPrinterTurbo：获取MoneyPrinterTurbo代码，创建适合其运行的环境，准备好所需的模型文件，最终启动MoneyPrinterTurbo服务。

部署具体流程

一、FinalShell的下载及使用：
   FinalShell是一款服务器管理工具，支持SSH和远程桌面，提供多标签管理、命令自动提示、SFTP、性能监控等功能，适用于开发运维，界面友好，在很大程度上可以免费替代XShell。
   FinalShell的下载：https://www.hostbuf.com/t/988.html

   FinalShell的基本使用：
   连接Linux服务器

   进行如下设置：
    名称：  自定义
    主机：  填写你的服务器的公网IP
    端口：  填写服务器端口
    备注：  自定义
    方法：  密码
    用户名：默认是root
    密码：  填写服务器的登录密码

新建完后双击或者右键点击连接

二、ubuntu22.04基本环境配置
1.更换清华Ubuntu镜像源
•删除原来的文件

rm /etc/apt/sources.list

•开始编辑新文件

vim /etc/apt/sources.list

先按i键，粘贴以下内容

# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
# 以下安全更新软件源包含了官方源与镜像站配置，如有需要可自行修改注释切换
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse

确保内容跟上述图片一致
按esc键，再输入冒号+wq保存

2. 更新包列表
•打开终端，输入以下命令

sudo apt-get update

sudo apt upgrade

更新时间较长，请耐心等待

3. 安装英伟达显卡驱动
3.1 使用wget在命令行下载驱动包

wget https://cn.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/550.100/NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run

3.2更新软件列表和安装必要软件、依赖

sudo apt-get install g++

更新时间较长，请耐心等待

点击回车enter即可

sudo apt-get install gcc

sudo apt-get install make

点击回车enter即可
成功安装

3.3卸载原有驱动

sudo apt-get remove --purge nvidia*

•使用vim修改配置文件

sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

•按i键进入编辑模式,在文件尾增加两行：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出

•更新文件

sudo update-initramfs -u

这里等待时间较久

•重启电脑

sudo reboot

这里需要等一会才能连上

3.4 安装驱动
•授予执行权限

sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run

•执行安装命令

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run

这里一直按回车就行，默认选择

一直按回车enter键，直到安装成功

•检测显卡驱动是否安装成功

nvidia-smi

3.5 安装CUDA

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run

•执行安装命令

sudo sh ./cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run

•输出accept开始安装

•然后注意这里要按enter取消勾选第一个选项,因为之前已经安装了驱动

•接着选择Install开始安装

•安装完成

3.6 环境变量配置
•以vim方式打开配置文件

sudo vim ~/.bashrc

•按i键进入编辑模式,在文件尾增加下面内容

export PATH="/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出

•更新环境变量

source ~/.bashrc

•检测CUDA是否安装成功

nvcc -V

三、安装miniconda环境
1.下载miniconda3

wget https://mirrors.cqupt.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh

2. 安装miniconda3

bash Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh -u

直接一直enter键，到输入路径和yes
这边建议路径为：miniconda3

直接回车enter即可，再次输入yes

成功安装

• 切换到bin文件夹

cd miniconda3/bin/

• 输入pwd获取路径

pwd

复制这里的路径

• 打开用户环境编辑页面

vim ~/.bashrc

点击键盘I键进入编辑模式，在最下方输入以下代码

export PATH="/root/miniconda3/bin:$PATH"

按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出

• 重新加载用户环境变量

source ~/.bashrc

• 初始化conda

conda init bash

• 验证是否安装成功

conda -V

3.conda配置
• 配置清华镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

• 设置搜索时显示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

• 配置pip 镜像源

pip config set globalThis.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

四、安装MoneyPrinterTurbo
1.克隆仓库
• github克隆

git clone https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo.git

• 国内github镜像克隆

git clone https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/harry0703/MoneyPrinterTurbo.git

• 进入目录

cd MoneyPrinterTurbo

2.安装依赖库

pip install -r requirements.txt
sudo apt-get install imagemagick

• 修改/etc/ImageMagick-6/policy.xml，将一些内容注释

<!--<policy domain='path' rights='none' pattern='@*'/> -->
<!-- disable ghostscript format types -->
<!-- <policy domain='coder' rights='none' pattern='PS' /> -->
<!-- <policy domain='coder' rights='none' pattern='PS2' /> -->
<!-- <policy domain='coder' rights='none' pattern='PS3' /> -->
<!-- <policy domain='coder' rights='none' pattern='EPS' /> -->
<!-- <policy domain='coder' rights='none' pattern='PDF' /> -->
<!-- <policy domain='coder' rights='none' pattern='XPS' /> -->
<!-- <policy domain='coder' rights=read|write' pattern='PNG' /> -->

3. 修改webui.sh

vi webui.sh

改为以下内容

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

streamlit run ./webui/Main.py --browser.serverAddress='0.0.0.0' --server.enableCORS=True --browser.gatherUsageStats=False --server.port=15028

• server_port变量为设置服务器监听的端口为业务端口,此处改为业务端口。

sh webui.sh

• 启动成功后，访问http://主机IP:业务端口