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DreamOmni2 服务器部署指南

📋 服务器信息

• IP: 156.225.27.52
• 端口: 5204
• 用户: root
• 密码: <DEPLOY_SSH_PASSWORD>

🚀 快速部署步骤

步骤 1: SSH 连接到服务器

ssh -p 5204 root@156.225.27.52

输入密码: <DEPLOY_SSH_PASSWORD>

步骤 2: 上传部署脚本

方法一: 使用 SCP 上传

在你的本地电脑终端执行：

scp -P 5204 dreamomni2-deploy.sh root@156.225.27.52:~/

方法二: 直接在服务器创建

SSH连接后，在服务器上执行：

cat > dreamomni2-deploy.sh << 'EOF'
# 这里粘贴 dreamomni2-deploy.sh 的完整内容
EOF

chmod +x dreamomni2-deploy.sh

步骤 3: 执行部署脚本

bash dreamomni2-deploy.sh

脚本会自动完成以下任务：

1. ✅ 检查系统信息和GPU
2. ✅ 安装系统依赖
3. ✅ 安装 Miniconda
4. ✅ 创建独立的 Python 虚拟环境
5. ✅ 安装 PyTorch (自动检测CUDA版本)
6. ✅ 克隆 DreamOmni2 仓库
7. ✅ 安装所有依赖包
8. ✅ 下载模型权重

📦 手动部署步骤 (如果脚本出现问题)

1. 连接服务器并更新系统

ssh -p 5204 root@156.225.27.52
apt update && apt upgrade -y
apt install -y git wget build-essential

2. 检查 GPU

nvidia-smi

3. 安装 Miniconda

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p $HOME/miniconda3
export PATH="$HOME/miniconda3/bin:$PATH"
conda init bash
source ~/.bashrc

4. 创建虚拟环境

conda create -n dreamomni2 python=3.10 -y
conda activate dreamomni2

5. 安装 PyTorch (根据CUDA版本)

CUDA 12.x:

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

CUDA 11.8:

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118

6. 克隆 DreamOmni2

cd ~
git clone https://github.com/dvlab-research/DreamOmni2.git
cd DreamOmni2

7. 安装依赖

pip install -r requirements.txt
pip install transformers diffusers accelerate safetensors huggingface_hub

8. 下载模型

mkdir -p models
cd models
pip install -U huggingface_hub
huggingface-cli download xiabs/DreamOmni2 --local-dir ./dreamomni2-model

🎯 使用 DreamOmni2

激活环境

conda activate dreamomni2
cd ~/DreamOmni2

运行推理示例

python inference.py \
  --source_image ./examples/source.jpg \
  --reference_image ./examples/reference.jpg \
  --prompt "将源图像的风格改为参考图像的风格" \
  --output ./output.jpg

创建简单测试脚本

# test_dreamomni2.py
import torch
from PIL import Image

def test_model():
    print("正在测试 DreamOmni2...")
    print(f"PyTorch 版本: {torch.__version__}")
    print(f"CUDA 可用: {torch.cuda.is_available()}")
    if torch.cuda.is_available():
        print(f"GPU 数量: {torch.cuda.device_count()}")
        print(f"GPU 名称: {torch.cuda.get_device_name(0)}")
    
    # 这里添加 DreamOmni2 的实际推理代码
    print("✅ 环境测试通过！")

if __name__ == "__main__":
    test_model()

运行测试：

python test_dreamomni2.py

🔧 常见问题

Q1: 如何检查部署状态？

conda activate dreamomni2
python -c "import torch; print(f'PyTorch: {torch.__version__}, CUDA: {torch.cuda.is_available()}')"

Q2: 如何查看显存使用情况？

watch -n 1 nvidia-smi

Q3: 模型下载太慢怎么办？

可以使用国内镜像或者手动下载：

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
huggingface-cli download xiabs/DreamOmni2 --local-dir ./models/dreamomni2-model

Q4: 如何配置 API 服务？

创建 API 服务脚本：

# api_server.py
from fastapi import FastAPI, File, UploadFile
from fastapi.responses import FileResponse
import uvicorn

app = FastAPI()

@app.post("/generate")
async def generate_image(
    source: UploadFile = File(...),
    reference: UploadFile = File(...),
    prompt: str = ""
):
    # 这里添加 DreamOmni2 推理逻辑
    return {"status": "success"}

if __name__ == "__main__":
    uvicorn.run(app, host="0.0.0.0", port=8000)

安装依赖并运行：

pip install fastapi uvicorn python-multipart
python api_server.py

💾 硬件要求

• 推荐: NVIDIA RTX 3090 / 4090 或更高
• 最低显存: 16GB VRAM
• 系统内存: 32GB+ RAM
• 存储空间: 50GB+ (模型 + 依赖)

🔐 安全建议

1. 修改SSH密码:

passwd

2. 配置防火墙:

ufw allow 5204
ufw enable

3. 禁用root远程登录 (可选，但推荐):

# 创建新用户
adduser aiuser
usermod -aG sudo aiuser
# 修改 /etc/ssh/sshd_config
# PermitRootLogin no

📞 获取帮助

• GitHub Issues: https://github.com/dvlab-research/DreamOmni2/issues
• Hugging Face: https://huggingface.co/xiabs/DreamOmni2
• 官网: https://www.dreamomni2.com

🎉 完成后验证

# 激活环境
conda activate dreamomni2

# 检查安装
cd ~/DreamOmni2
python -c "import torch; print('✅ PyTorch安装成功')"
python -c "from transformers import AutoModel; print('✅ Transformers安装成功')"
python -c "from diffusers import StableDiffusionPipeline; print('✅ Diffusers安装成功')"

# 查看模型文件
ls -lh ~/DreamOmni2/models/dreamomni2-model/

如果所有检查都通过，说明部署成功！🎊