لماذا تستضيف Stable Diffusion WebUI ذاتيًا على خادم VPS
تفرض خدمات توليد الصور عبر الإنترنت فوترة لكل صورة، وتحدّ من الدقة، وتقيّد المحتوى. بنشر Stable Diffusion WebUI على خادم VPS الخاص بك، تحصل على واجهة ويب كاملة (txt2img وimg2img وinpainting وupscaling) تعمل باستمرار وتبقى متاحة لفريقك بأكمله. تُثبّت نقاط التحقق التي تختارها (SD 1.5 وSDXL والنماذج المضبوطة بدقة)، وتربط الإضافات (ControlNet وADetailer)، وتولّد من الصور بقدر ما يسمح به عتادك. ملاحظة: التوليد ثقيل — يوفّر خادم VPS بوحدة GPU أزمنة تصيير مقبولة، بينما يبقى خادم VPS بوحدة معالجة مركزية CPU صالحًا للدفعات الصغيرة أو الاختبارات، على حساب دقائق لكل صورة.
الفوائد الملموسة للاستضافة الذاتية
- توليد غير محدود: لا رصيد ولا حصة صور شهرية.
- سرية تامة للموجِّهات والمرئيات المُنتَجة (مفيدة لنماذج العملاء الأولية الخاضعة لاتفاقية عدم إفشاء NDA).
- حرية النماذج: أضف أي checkpoint أو LoRA أو VAE بمجرد إيداع ملف.
- إضافات بلا حدود: ControlNet وADetailer وRegional Prompter تُثبَّت بنقرة واحدة.
- واجهة REST API مدمجة لربط التوليد بأدواتك الخاصة أو بمسار عمل دُفعي (batch).
- تكلفة متوقّعة: سعر VPS ثابت بدلًا من فوترة بالاستخدام تتصاعد بسرعة.
المتطلبات العتادية والبرمجية
لتجربة مريحة، استهدف خادم VPS بوحدة GPU (من NVIDIA بذاكرة VRAM لا تقل عن 8 غيغابايت من أجل SDXL، و6 غيغابايت تكفي لـ SD 1.5) مصحوبًا بـ 16 غيغابايت من ذاكرة RAM و4 أنوية vCPU. على خادم VPS بوحدة معالجة مركزية CPU فقط، احسب 8 إلى 16 غيغابايت من ذاكرة RAM كحدّ أدنى واقبل بعمليات تصيير تستغرق عدة دقائق. خصّص 30 إلى 50 غيغابايت من القرص لنقاط التحقق وحدها (يزن نموذج SDXL نحو 6.5 غيغابايت). أما برمجيًا: فيلزم Ubuntu 22.04 LTS وPython 3.10 وgit وDocker (مُوصى به)، وتعريفات NVIDIA + NVIDIA Container Toolkit إذا كنت تمرّ عبر وحدة GPU، واسم نطاق أو نطاق فرعي (مثل sd.mydomain.com) يشير إلى عنوان IP الخاص بخادم VPS.
النشر خطوة بخطوة
تحضير خادم VPS ووحدة GPU
اتصل عبر SSH، وحدّث النظام بـ apt update && apt upgrade -y. على خادم VPS بوحدة GPU، ثبّت تعريفات NVIDIA وتحقّق بـ nvidia-smi، ثم ثبّت NVIDIA Container Toolkit لتعريض وحدة GPU لـ Docker.
الحصول على صورة Docker جاهزة للاستخدام
بدلًا من تثبيت تبعيات Python يدويًا، انطلق من صورة مجتمعية مثل ghcr.io/abetlen/stable-diffusion-webui-docker. أنشئ ملف docker-compose.yml يركّب حجم ./models ويعرِّض المنفذ 7860، مع التوجيه deploy.resources.reservations.devices من أجل وحدة GPU.
إيداع نقطة تحقق (checkpoint)
نزّل نموذجًا (.safetensors) من مصدرك المعتاد إلى ./models/Stable-diffusion/. شغّل الحزمة بـ docker compose up -d ثم تابِع الإقلاع عبر docker compose logs -f.
تأمين الوصول
لا تملك الواجهة مصادقة افتراضيًا. شغّل WebUI بالوسيطة --api --gradio-auth utilisateur:motdepasse أو، وهو الأفضل، ضع مصادقة HTTP Basic على مستوى الوكيل العكسي.
تهيئة الوكيل العكسي وSSL
ثبّت Nginx أو Caddy. مع Caddy، يكفي سطران: sd.mydomain.com { reverse_proxy localhost:7860 } يولّد تلقائيًا شهادة Let's Encrypt. ارفع proxy_read_timeout إلى 300 ثانية في Nginx، لأن عمليات التصيير قد تطول.
التحقق والإدامة
افتح https://sd.mydomain.com، وأطلق أول عملية توليد txt2img. تحقّق من أن مجلد outputs/ موجود فعلاً على حجم دائم كي لا تفقد شيئًا عند إعادة تشغيل الحاوية.
على خادم VPS بلا وحدة GPU، أضف الوسائط --use-cpu all --no-half --precision full لتجنّب الأخطاء المرتبطة بنصف الدقة (half precision)، وفضّل SD 1.5 مع مُعايِن (sampler) سريع (DPM++ 2M Karras، 20 خطوة) بدقة 512x512. لاستغلال المعالجة الدُّفعية دون حجب الواجهة، استخدم واجهة /sdapi/v1/txt2img من سكربت واترك WebUI يعالج طابور انتظار أثناء الليل.
