HunyuanVideo-Foley部署教程：Kubernetes HPA基于GPU利用率自动扩缩容

1. 镜像概述与核心特性

HunyuanVideo-Foley私有部署镜像是专为视频生成与音效生成任务定制的优化解决方案。基于RTX 4090D 24GB显存显卡和CUDA 12.4深度优化，提供开箱即用的完整运行环境。

1.1 硬件适配要求

• 显卡：RTX 4090/4090D 24GB显存（必须）
• 内存：≥120GB（避免模型加载OOM）
• CPU：10核以上
• 存储：系统盘50GB + 数据盘40GB

1.2 内置环境与加速

• 核心框架：PyTorch 2.4+（CUDA 12.4编译）
• 加速库：xFormers + FlashAttention（推理速度提升30%+）
• 音视频工具：FFmpeg完整套件
• 模型预置：内置HunyuanVideo-Foley模型，无需额外下载

2. 快速部署与验证

2.1 基础服务启动

启动WebUI可视化服务：

cd /workspace
bash start_webui.sh

启动API推理服务：

cd /workspace
bash start_api.sh

2.2 服务访问验证

• WebUI界面：http://localhost:7860
• API文档：http://localhost:8000/docs
• 输出目录：/workspace/output/

3. Kubernetes部署方案

3.1 基础资源配置

创建Deployment配置文件hunyuan-deploy.yaml：

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: hunyuan-video
spec:
  replicas: 1
  selector:
    matchLabels:
      app: hunyuan
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hunyuan
    spec:
      containers:
      - name: hunyuan-container
        image: hunyuan-video-foley:latest
        resources:
          limits:
            nvidia.com/gpu: 1
            memory: "120Gi"
            cpu: "10"
        ports:
        - containerPort: 7860
        - containerPort: 8000

3.2 服务暴露配置

创建Service配置文件hunyuan-service.yaml：

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

4. HPA自动扩缩容配置

4.1 GPU指标采集准备

安装GPU监控组件：

helm install gpu-operator nvidia/gpu-operator \
  --set toolkit.enabled=true

验证指标采集：

kubectl get --raw "/apis/custom.metrics.k8s.io/v1beta1" | jq .

4.2 HPA策略配置

创建HPA配置文件hunyuan-hpa.yaml：

apiVersion: autoscaling/v2
kind: HorizontalPodAutoscaler
metadata:
  name: hunyuan-hpa
spec:
  scaleTargetRef:
    apiVersion: apps/v1
    kind: Deployment
    name: hunyuan-video
  minReplicas: 1
  maxReplicas: 5
  metrics:
  - type: Resource
    resource:
      name: nvidia.com/gpu
      target:
        type: Utilization
        averageUtilization: 70

4.3 扩缩容测试方法

1. 启动压测工具模拟负载：

kubectl run -i --tty load-generator --rm --image=busybox --restart=Never -- /bin/sh -c "while true; do wget -q -O- http://hunyuan-service:8000/api/generate; done"

2. 监控HPA状态：

watch kubectl get hpa hunyuan-hpa

5. 生产环境优化建议

5.1 资源配额管理

建议配置ResourceQuota防止资源耗尽：

apiVersion: v1
kind: ResourceQuota
metadata:
  name: gpu-quota
spec:
  hard:
    requests.nvidia.com/gpu: "4"
    limits.nvidia.com/gpu: "4"

5.2 Pod调度优化

使用节点亲和性确保调度到GPU节点：

affinity:
  nodeAffinity:
    requiredDuringSchedulingIgnoredDuringExecution:
      nodeSelectorTerms:
      - matchExpressions:
        - key: accelerator
          operator: In
          values:
          - nvidia

5.3 持久化存储配置

挂载外部存储保存生成内容：

volumes:
- name: output-volume
  persistentVolumeClaim:
    claimName: hunyuan-pvc

6. 总结与后续步骤

本教程详细介绍了HunyuanVideo-Foley在Kubernetes环境中的部署方案，重点实现了基于GPU利用率的自动扩缩容能力。关键要点包括：

1. 镜像特性：专为RTX 4090D优化的视频/音效生成环境
2. 核心配置：Deployment资源定义与Service暴露
3. HPA方案：基于GPU利用率的自动扩缩容策略
4. 生产建议：资源配额、调度优化与存储配置

建议下一步：

• 结合Prometheus实现更细粒度的监控
• 测试不同负载场景下的扩缩容响应速度
• 根据业务需求调整HPA触发阈值

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