万象皆可收尾

AI部署与自动化开发
个人开发者 · 1年经验
万象皆可收尾
日薪: ¥500/8h
地点: 其他
时间: 可工作日远程
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AI 技能提取 | Python PyTorch Git Linux
主要技术方向为 AI 应用部署、ComfyUI、云 GPU 环境配置与自动化。

熟悉 Linux 环境下的 AI 应用部署与故障排查,能够进行 Python、CUDA、PyTorch 等运行环境的配置,并处理依赖冲突、版本不兼容、服务启动失败等问题。

熟悉 ComfyUI 的部署、配置与 Workflow 搭建调试,能够处理 Custom Nodes 安装及报错、模型与 LoRA 配置、Workflow 缺失节点及运行异常等问题,使用过 LoRA、ControlNet 等相关工作流。

具备 Vast.ai 等云 GPU 平台实际使用经验,能够完成 GPU 实例初始化、AI 环境部署、模型及工作流配置和远程访问。

熟悉 Git、Shell、Cloudflare Tunnel、rclone 等工具,具备自动化脚本、云端文件同步、环境初始化及服务管理相关实践经验。

具备 Python 基础,可进行现有项目代码阅读、修改、问题排查及简单自动化功能开发。

【EverSpark Forge|个人 AI 基础设施与自动化项目】

个人独立开发并持续维护的 AI 应用部署与工作流基础设施项目,主要用于解决云 GPU 环境重复部署、AI 服务启动、模型管理以及生成工作流自动化等问题。

项目实践包括:

1. 搭建 Linux 云 GPU 环境初始化及 ComfyUI 自动化部署流程,处理 Python、CUDA、PyTorch 及相关依赖环境配置。

2. 搭建和维护 ComfyUI 工作流,完成模型、LoRA、ControlNet、Custom Nodes 等组件的部署、配置与运行测试。

3. 开发自动化启动及环境检测脚本,对 ComfyUI、端口和相关服务进行状态检测与启动管理。

4. 使用 Cloudflare Tunnel 配置远程 Web 服务访问,并完成相关反向代理及服务连接配置。

5. 使用 rclone 及对象存储/云盘进行模型和项目数据的云端同步、备份及恢复,实现云 GPU 实例更换后的环境快速恢复。

6. 开发 Orchestrator 模块,将自然语言需求转换为结构化参数并调用 ComfyUI Workflow 执行,实现从用户输入到生成任务执行及结果回收的基础流程。

7. 搭建 WebUI 控制界面,用于提交生成需求、查看运行状态及生成结果。

项目目前仍在持续开发与优化,相关实践覆盖 AI 应用部署、云 GPU、ComfyUI Workflow、Linux 环境维护、自动化脚本及 AI 服务集成等方向。
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技术能力

AI 技能提取 | Python PyTorch Git Linux
主要技术方向为 AI 应用部署、ComfyUI、云 GPU 环境配置与自动化。

熟悉 Linux 环境下的 AI 应用部署与故障排查,能够进行 Python、CUDA、PyTorch 等运行环境的配置,并处理依赖冲突、版本不兼容、服务启动失败等问题。

熟悉 ComfyUI 的部署、配置与 Workflow 搭建调试,能够处理 Custom Nodes 安装及报错、模型与 LoRA 配置、Workflow 缺失节点及运行异常等问题,使用过 LoRA、ControlNet 等相关工作流。

具备 Vast.ai 等云 GPU 平台实际使用经验,能够完成 GPU 实例初始化、AI 环境部署、模型及工作流配置和远程访问。

熟悉 Git、Shell、Cloudflare Tunnel、rclone 等工具,具备自动化脚本、云端文件同步、环境初始化及服务管理相关实践经验。

具备 Python 基础,可进行现有项目代码阅读、修改、问题排查及简单自动化功能开发。

项目经验

【EverSpark Forge|个人 AI 基础设施与自动化项目】

个人独立开发并持续维护的 AI 应用部署与工作流基础设施项目,主要用于解决云 GPU 环境重复部署、AI 服务启动、模型管理以及生成工作流自动化等问题。

项目实践包括:

1. 搭建 Linux 云 GPU 环境初始化及 ComfyUI 自动化部署流程,处理 Python、CUDA、PyTorch 及相关依赖环境配置。

2. 搭建和维护 ComfyUI 工作流,完成模型、LoRA、ControlNet、Custom Nodes 等组件的部署、配置与运行测试。

3. 开发自动化启动及环境检测脚本,对 ComfyUI、端口和相关服务进行状态检测与启动管理。

4. 使用 Cloudflare Tunnel 配置远程 Web 服务访问,并完成相关反向代理及服务连接配置。

5. 使用 rclone 及对象存储/云盘进行模型和项目数据的云端同步、备份及恢复,实现云 GPU 实例更换后的环境快速恢复。

6. 开发 Orchestrator 模块,将自然语言需求转换为结构化参数并调用 ComfyUI Workflow 执行,实现从用户输入到生成任务执行及结果回收的基础流程。

7. 搭建 WebUI 控制界面,用于提交生成需求、查看运行状态及生成结果。

项目目前仍在持续开发与优化,相关实践覆盖 AI 应用部署、云 GPU、ComfyUI Workflow、Linux 环境维护、自动化脚本及 AI 服务集成等方向。
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