3 步上手

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1. 准备 compose 文件

您可以直接复制以下 YAML 格式的 docker-compose.yml 文件留作第二步使用

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
    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=cpu  # 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
    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=gpu  # 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

您根据需要进行修改，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

1. 打开 控制台。
2. 在左上角点击新建按钮，选择新建 Docker 任务。

3. 进入新建任务界面后，填写任务信息，可参考图中配置。
4. 粘贴步骤 1 中复制的 Docker Compose 内容。
5. 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。
• 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.

服务效果如下

非 MP4 格式测试视频 点我下载

下一步

• 使用我们提供的免费镜像仓库上传自定义镜像 镜像仓库
• 如何编写 Docker Compose 文件 Compose