3 步上手
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1. 准备 compose 文件
下面是一个完整可用的 docker-compose.yml 示例文件。您可以直接复制留作第二步使用,无需修改:
yaml
services:
# CPU 版 FFmpeg API 服务定义
ffmpeg-api-cpu:
image: harbor.suanleme.cn/library/ffmpeg-api:cpu # 使用的 Docker 镜像,当前镜像是在公共仓库中
restart: always
network_mode: bridge # 使用桥接网络模式
# 自定义标签用于服务标识
labels:
- suanleme_0.http.port=8000 # CPU API 的 HTTP 端口
- suanleme_0.http.prefix=cpuapi # CPU API 的 URL 前缀
# GPU 版 FFmpeg API 服务定义
ffmpeg-api-gpu:
image: harbor.suanleme.cn/library/ffmpeg-api:gpu # 使用的 Docker 镜像,当前镜像是在公共仓库中
restart: always
network_mode: bridge # 使用桥接网络模式
# 自定义标签用于服务标识
labels:
- suanleme_0.http.port=8000 # GPU API 的 HTTP 端口
- suanleme_0.http.prefix=gpuapi # GPU API 的 URL 前缀
# 部署配置,分配 GPU 资源
deploy:
resources:
reservations:
devices:
- driver: nvidia # 使用 NVIDIA GPU 驱动
count: 1 # 预留的 GPU 数量
capabilities: [ gpu ] # 指定 GPU 功能
您可以根据需要进行修改,但在当前教程中不需要修改任何内容,各参数说明已在注释中注明。 若模型镜像不包含在共绩算力的镜像站中需自行上传到共绩算力的镜像仓库中
2. 发布任务
- 登录 控制台
- 点击左上角"新建" → "新建 Docker 任务"(如果遇到仓库初始化的弹窗, 填写仓库信息然后在当前教程中继续操作,然后就完全不需要关注镜像仓库的问题。)
- 填写任务信息(参考下图)
- 粘贴步骤 1 中复制的 Docker Compose 内容。
- 提交任务。
INFO
放心,我们会根据您发布任务的任务点数来分配任务的冗余节点,以保证服务的稳定性。
3. 查看运行状态
- 在控制台的“任务”列表中找到对应的任务。
- 点击“详情”按钮查看任务状态,等待片刻,我们的调度算法将为您分配节点(可在节点状态中查看)。
- 在“详情”页面中的“回传”中,使用提供的域名访问服务,例如本例中的:https://gpu-break-ffmpeg.run.suanleme.cn.
服务运行效果:
测试视频下载:非 MP4 格式视频
恭喜完成!
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