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本篇介绍如何在服务器上实现SD3.5模型的加载及推理，不包含训练及微调。
磁盘扩容
autodl服务器在关机状态下，进行扩容：
选择要扩容的大小（比如我这里已经扩了80G，默认有50G免费的），就会有一个计费出来：
扩容完成后配置开机就会自动生效，类似地也可以选择“升级配置”扩卡（如果有需要的话）。
下载模型
下载模型这里，折腾了挺久，还是选择国内源最便捷。魔塔社区有点像HF的意思。
可以使用SDK，或者git clone，也可以选择使用modelscope命令下载（建议用1、3方式下载，可以断点续传）
# 安装modelscope
pip install modelscope# 下载repo到指定路径
modelscope download --model AI-ModelScope/stable-diffusion-3.5-large --local_dir ./stable-diffusion-3.5-large默认下载到系统盘路径/root/.cache/modelscope/hub/AI-ModelScope/stable-diffusion-3.5-large，这里需要指定到数据盘路径（虽然它的日志给出了误导人的提示）。
开始推理
使用离线模型文件，修改后的推理脚本：
import torch
from diffusers import StableDiffusion3Pipelinemodel_path = "stable-diffusion-3.5-large"
pipe = StableDiffusion3Pipeline.from_pretrained(model_path, torch_dtype=torch.bfloat16
)
pipe.enable_model_cpu_offload()image = pipe(prompt="a photo of a cat holding a sign that says hello world",negative_prompt="",num_inference_steps=40,height=1024,width=1024,guidance_scale=4.5,
).images[0]image.save("sd3_hello_world-1.png")有一个问题是官方给的代码是使用pipe.to("cuda")全让GPU干了，但是实测下来一块4090依然扛不住，所以改为代码里的pipe.enable_model_cpu_offload()让CPU也一起来分担。这样就可以完美完成推理。
系统监控（非必须）
安装监控所需要的包：
apt install net-tools
apt install vnstat
apt install sysstat
sar -n DEV 5 10：每5s执行一次，一共执行十次
root@autodl-container-da9843af01-9a6b176e:~/autodl-tmp/stable-diffusion-3.5-large# sar -n DEV 5 10
Linux 5.15.0-94-generic (autodl-container-da9843af01-9a6b176e) 11/12/24 _x86_64_ (192 CPU)06:43:45 IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil
06:43:50 lo 0.80 0.80 0.07 0.07 0.00 0.00 0.00 0.00
06:43:50 eth0 13095.20 5037.80 24062.36 443.36 0.00 0.00 0.00 1.9706:43:50 IFACE rxpck/s txpck/s rxkB/s txkB/s rxcmp/s txcmp/s rxmcst/s %ifutil
06:43:55 lo 0.40 0.40 0.13 0.13 0.00 0.00 0.00 0.00
06:43:55 eth0 13445.51 4715.57 24038.59 419.16 0.00 0.00 0.00 1.97
我这里只是想测一下实际下载过程中的网络情况。
当然autodl也提供了监控选项：
拓展资料：modelscope 的使用手册