news 2026/1/10 10:52:13

实战记录：Z-Image-Turbo部署到云服务器，支持远程访问

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张小明

前端开发工程师

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实战记录：Z-Image-Turbo部署到云服务器，支持远程访问

实战记录：Z-Image-Turbo部署到云服务器，支持远程访问

引言：从本地运行到云端服务的跨越

在AI图像生成领域，阿里通义Z-Image-Turbo WebUI凭借其高效的推理速度和高质量的生成效果，成为开发者与创作者的新宠。由社区开发者“科哥”基于通义实验室模型进行二次开发构建的这一版本，不仅优化了启动流程，还增强了中文提示词的支持能力，极大提升了用户体验。

然而，大多数用户最初仅在本地环境中运行该模型，受限于硬件配置和网络环境，难以实现多人协作或远程调用。本文将详细记录如何将Z-Image-Turbo WebUI成功部署至云服务器，并配置为可通过公网IP远程访问的服务，真正实现“随时随地生成AI图像”的目标。

本次实战基于阿里云ECS实例（Ubuntu 20.04 + NVIDIA T4 GPU），完整覆盖环境准备、服务配置、安全策略设置及常见问题排查，适合有一定Linux基础的技术人员参考。

部署前准备：明确需求与技术栈

目标场景分析

我们希望达成以下目标： - 在云服务器上稳定运行 Z-Image-Turbo WebUI - 支持多用户通过浏览器远程访问 - 保证服务长期可用，避免因终端断开而中断 - 提供基本的安全防护机制（如访问限制）

技术选型依据

| 组件 | 选择理由 | |------|----------| | 操作系统 | Ubuntu 20.04 LTS（兼容性好，CUDA驱动支持完善） | | Python 环境管理 | Conda（便于隔离依赖，避免冲突） | | 启动方式 |screen+ 脚本后台运行（轻量级，无需Docker复杂配置） | | 访问协议 | HTTP 明文（内网测试） / HTTPS 反向代理（生产推荐） | | 安全策略 | 防火墙 + 安全组 + 可选密码认证 |

注意：本文以明文HTTP为例简化流程，实际生产环境建议结合Nginx反向代理并启用HTTPS加密。

第一步：云服务器环境搭建

1. 创建ECS实例（阿里云）

  • 地域：华北2（北京）
  • 实例类型：gn7i-c8g1.2xlarge（NVIDIA T4 GPU ×1）
  • 系统镜像：Ubuntu 20.04 64位
  • 存储：100GB SSD
  • 安全组规则：
  • 开放端口22（SSH）
  • 开放端口7860（WebUI服务）
  • 推荐限制源IP范围（如仅允许公司/家庭IP）

2. 登录并更新系统

ssh root@your_server_ip # 更新软件包 apt update && apt upgrade -y # 安装必要工具 apt install -y wget git vim screen htop lsof

3. 安装NVIDIA驱动与CUDA

# 添加显卡驱动PPA ubuntu-drivers devices apt install -y nvidia-driver-470 # 重启生效 reboot

验证GPU识别：

nvidia-smi

输出应显示T4 GPU信息及驱动状态。

安装CUDA Toolkit（可选，PyTorch通常自带）：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600 wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-8-local_11.8.89-1_amd64.deb dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-8-local_11.8.89-1_amd64.deb cp /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-8-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/ apt-get update apt-get -y install cuda-toolkit-11-8

第二步：部署 Z-Image-Turbo WebUI

1. 克隆项目代码

cd /opt git clone https://github.com/Kego/Z-Image-Turbo.git cd Z-Image-Turbo

注：请确保该项目已开源或你拥有合法使用权。若未公开，需联系“科哥”获取授权版本。

2. 安装Miniconda

wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/miniconda3 # 初始化Conda /opt/miniconda3/bin/conda init bash source ~/.bashrc

3. 创建虚拟环境并安装依赖

conda create -n torch28 python=3.10 -y conda activate torch28 # 安装PyTorch（CUDA 11.8） pip install torch==2.1.0+cu118 torchvision==0.16.0+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # 安装其他依赖 pip install -r requirements.txt

4. 下载模型权重（ModelScope）

使用ModelScope CLI下载模型：

pip install modelscope from modelscope.pipelines import pipeline from modelscope.utils.constant import Tasks

或命令行方式：

modelscope download --model Tongyi-MAI/Z-Image-Turbo --local_dir ./models/z-image-turbo

确保模型路径与app/config.yaml中一致。

第三步：修改启动配置以支持远程访问

默认情况下，Z-Image-Turbo 仅绑定localhost，无法被外部访问。我们需要修改启动脚本。

1. 修改scripts/start_app.sh

原内容可能如下：

python -m app.main

改为：

#!/bin/bash source /opt/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh conda activate torch28 python -m app.main --host 0.0.0.0 --port 7860 --allow-credentials

2. 或直接修改app/main.py（可选）

查找gradio.launch()调用处，添加参数：

demo.launch( server_name="0.0.0.0", server_port=7860, share=False, ssl_verify=False )

这样即可监听所有网络接口。

第四步：后台运行服务并设置开机自启

1. 使用screen启动守护进程

screen -S z-image-turbo bash scripts/start_app.sh

按Ctrl+A+D脱离会话，保持后台运行。

查看所有screen会话：

screen -ls

重新进入：

screen -r z-image-turbo

2. 设置开机自启动（systemd 方式）

创建服务文件：

sudo tee /etc/systemd/system/z-image-turbo.service <<EOF [Unit] Description=Z-Image-Turbo AI Image Generation WebUI After=network.target [Service] Type=simple User=root WorkingDirectory=/opt/Z-Image-Turbo ExecStart=/bin/bash -c 'source /opt/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh && conda activate torch28 && python -m app.main --host 0.0.0.0 --port 7860' Restart=always StandardOutput=journal StandardError=journal [Install] WantedBy=multi-user.target EOF

启用服务：

systemctl daemon-reexec systemctl enable z-image-turbo systemctl start z-image-turbo systemctl status z-image-turbo

第五步：远程访问与功能验证

1. 打开浏览器访问

在本地电脑浏览器中输入：

http://<your_server_ip>:7860

例如：

http://47.98.123.45:7860

如果看到如下界面，则部署成功：

2. 测试图像生成

使用手册中的示例提示词：

一只可爱的橘色猫咪，坐在窗台上，阳光洒进来，温暖的氛围，高清照片

负向提示词：

低质量，模糊，扭曲，丑陋，多余的手指

参数设置： - 尺寸：1024×1024 - 步数：40 - CFG：7.5 - 数量：1

点击“生成”，等待约15-30秒（首次加载较慢），观察是否正常输出图像。

第六步：性能优化与稳定性调优

1. 显存不足处理

若出现OOM错误，尝试： - 降低图像尺寸至768×768- 减少生成数量为1 - 使用--low-vram参数（如有支持）

2. 加快首次加载速度

将模型预加载至GPU缓存：

# 在 generator 初始化时强制加载 import torch torch.cuda.empty_cache()

或使用--skip-load-model并手动触发预热请求。

3. 日志监控

查看实时日志：

tail -f /tmp/webui_*.log # 或查看 systemd 日志 journalctl -u z-image-turbo -f

安全加固建议（生产环境必做）

1. 启用Gradio密码认证

修改启动命令：

python -m app.main --host 0.0.0.0 --port 7860 --auth "admin:yourpassword"

支持多用户：

--auth "user1:pass1,user2:pass2"

2. 使用Nginx反向代理 + HTTPS

安装Nginx：

apt install nginx -y

配置/etc/nginx/sites-available/z-image-turbo：

server { listen 80; server_name your-domain.com; location / { proxy_pass http://127.0.0.1:7860; proxy_set_header Host $host; proxy_set_header X-Real-IP $remote_addr; proxy_set_header X-Forwarded-For $proxy_add_x_forwarded_for; } }

配合Let's Encrypt启用HTTPS：

apt install certbot python3-certbot-nginx -y certbot --nginx -d your-domain.com

3. 关闭不必要的端口

确保安全组仅开放22和80/443，关闭7860外网暴露，由Nginx代理转发。

常见问题与解决方案

❌ 问题1：页面无法访问，连接超时

排查步骤：1. 检查服务是否运行：ps aux | grep python2. 查看端口占用：lsof -ti:78603. 检查防火墙：ufw status4. 检查阿里云安全组规则是否放行7860

❌ 问题2：生成报错“CUDA out of memory”

解决方法：- 降低分辨率（如768×768） - 减少 batch size 至1 - 重启服务释放显存：systemctl restart z-image-turbo

❌ 问题3：模型加载失败，路径错误

检查app/config.yaml中模型路径是否正确：

model_path: ./models/z-image-turbo

确认目录存在且权限可读：

ls -l ./models/z-image-turbo chmod -R 755 ./models

总结：一次成功的工程化落地实践

通过本次部署实战，我们将原本只能在本地运行的Z-Image-Turbo WebUI成功迁移至云服务器，并实现了稳定的远程访问能力。整个过程涵盖了：

  • ✅ 云服务器选型与环境初始化
  • ✅ GPU驱动与深度学习框架配置
  • ✅ 项目部署与远程访问改造
  • ✅ 后台守护与开机自启
  • ✅ 安全策略与生产级优化

这不仅是一次简单的“搬代码”操作，更是一次完整的AI应用工程化落地实践。未来还可进一步扩展：

  • 🚀 集成API网关，提供RESTful接口
  • 📊 添加使用统计与日志分析
  • 🔐 实现用户权限分级管理
  • ☁️ 对接对象存储自动保存图像

附录：关键命令速查表

| 功能 | 命令 | |------|------| | 启动服务（手动） |bash scripts/start_app.sh| | 查看日志 |tail -f /tmp/webui_*.log| | 重启服务 |systemctl restart z-image-turbo| | 进入screen |screen -r z-image-turbo| | 检查端口 |lsof -ti:7860| | 查看GPU |nvidia-smi| | 停止服务 |pkill -f "python.*app.main"|

感谢“科哥”的优秀二次开发工作，让Z-Image-Turbo更加易用。也欢迎更多开发者加入AI图像生成的探索行列，共同推动创意生产力的边界。

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