HunyuanVideo-Foley部署实操：Kubernetes集群中单节点GPU服务编排

1. 环境准备与硬件要求

1.1 硬件配置清单

• GPU：RTX 4090D 24GB显存（必须）
• 内存：≥120GB
• CPU：10核及以上
• 存储：
  • 系统盘：50GB
  • 数据盘：40GB（模型文件已内置）

1.2 软件环境预装

• 驱动版本：NVIDIA 550.90.07
• CUDA版本：12.4
• Kubernetes版本：1.25+
• 容器运行时：Docker 20.10+ 或 containerd

2. Kubernetes集群配置

2.1 节点标签与污点设置

为GPU节点添加专用标签和污点，确保服务独占GPU资源：

kubectl label nodes <node-name> gpu-type=rtx4090d
kubectl taint nodes <node-name> gpu=true:NoSchedule

2.2 设备插件部署

安装NVIDIA设备插件以支持GPU资源调度：

kubectl create -f https://raw.githubusercontent.com/NVIDIA/k8s-device-plugin/v0.14.1/nvidia-device-plugin.yml

3. 部署HunyuanVideo-Foley服务

3.1 创建持久化存储

为输出文件创建PVC：

apiVersion: v1
kind: PersistentVolumeClaim
metadata:
  name: hunyuan-output-pvc
spec:
  accessModes:
    - ReadWriteOnce
  resources:
    requests:
      storage: 100Gi

3.2 部署配置文件

创建Deployment资源配置文件：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hunyuan-video-foley
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: hunyuan
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hunyuan
    spec:
      nodeSelector:
        gpu-type: rtx4090d
      tolerations:
      - key: "gpu"
        operator: "Equal"
        value: "true"
        effect: "NoSchedule"
      containers:
      - name: hunyuan-container
        image: <your-hunyuan-image>
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1
            memory: "120Gi"
            cpu: "10"
        volumeMounts:
        - mountPath: /workspace/output
          name: output-volume
        ports:
        - containerPort: 7860
          name: webui
        - containerPort: 8000
          name: api
      volumes:
      - name: output-volume
        persistentVolumeClaim:
          claimName: hunyuan-output-pvc

3.3 服务暴露配置

创建Service资源对外提供服务：

apiVersion: v1
kind: Service
metadata:
  name: hunyuan-service
spec:
  type: NodePort
  selector:
    app: hunyuan
  ports:
    - name: webui
      port: 7860
      targetPort: 7860
      nodePort: 30001
    - name: api
      port: 8000
      targetPort: 8000
      nodePort: 30002

4. 服务验证与使用

4.1 检查部署状态

kubectl get pods -l app=hunyuan
kubectl logs <pod-name>

4.2 访问服务

• WebUI界面：http:// :30001
• API文档：http:// :30002/docs

4.3 测试视频生成

通过API测试视频生成功能：

curl -X POST "http://<node-ip>:30002/generate" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{"prompt":"城市夜景延时摄影","duration":10}'

5. 性能优化建议

5.1 显存优化配置

在启动脚本中添加以下参数：

export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:128
export XFORMERS_FORCE_DISABLE_TRITON=1

5.2 批量处理策略

• 使用Kubernetes的CronJob进行定时批量处理
• 配置HPA实现自动扩缩容（适用于API服务）

5.3 监控方案

部署Prometheus监控GPU使用情况：

- name: nvidia-dcgm-exporter
  image: nvidia/dcgm-exporter:3.1.7-3.1.4-ubuntu20.04
  args: ["-f", "/etc/dcgm-exporter/dcp-metrics-included.csv"]

6. 常见问题排查

6.1 模型加载失败

检查项：

• 确认数据盘正确挂载
• 检查模型文件权限
• 验证CUDA版本兼容性

6.2 显存不足错误

解决方案：

• 减少并发请求
• 降低生成视频分辨率
• 调整max_split_size_mb参数

6.3 API响应缓慢

优化方向：

• 启用请求批处理
• 增加GPU节点资源配额
• 优化网络带宽

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