全链路视频生成系统部署手册（2025 终极版）

阶段一：精准环境搭建

1.1 驱动层安装（必须按序执行）

sudo apt install -y nvidia-driver-545 nvidia-docker2
sudo systemctl restart docker

1.2 验证 GPU 支持（关键步骤）

docker run --gpus all nvidia/cuda:12.2.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi
# 应显示GPU型号及CUDA版本

1.3 部署视频专用容器（含避坑补丁）

git clone https://github.com/coze-video/engine.git
cd engine
cat < Dockerfile
FROM pytorch/pytorch:2.3.0-cuda12.2-cudnn8-runtime
RUN apt update && apt install -y \
    ffmpeg libsm6 libxext6 \
    && rm -rf /var/lib/apt/lists/*
RUN pip install \
    coze-sdk==3.1.2 \
    moviepy==1.0.3 \
    remotion-sdk==2.4 \
    opencv-python-headless==4.9.0.80
COPY . /app
EOL
docker build -t coze-video .

阶段二：智能素材中枢建设

2.1 建立素材仓库（按业务场景分类）

mkdir -p /data/coze/assets/{bgm,scene,font}
wget -P /data/coze/assets/font/ https://github.com/coze-video/NotoSansSC/releases/download/v2.002/NotoSansSC-Regular.otf

2.2 素材智能索引（CLIP 模型驱动）

docker run -it --gpus all -v /data/coze:/data coze-video \
python -c "from coze.index import build_index; build_index('/data/assets')"
# 生成向量索引文件 /data/assets.index

阶段三：视频工作流装配

3.1 配置视频流水线（/app/workflows/video.yaml）

nodes:
  - id: script_gen
    type: llm
    params:
      model: llama3.1-70b
      temperature: 0.7
      prompt: |
        根据用户输入生成视频脚本结构：
        {
          "title": "视频标题",
          "scenes": [
            {"duration": 15, "type": "开场", "content": "..."},
            {"duration": 45, "type": "主体", "content": "..."},
            {"duration": 10, "type": "结尾", "content": "..."}
          ],
          "bgm": "背景音乐类型"
        }

  - id: asset_match
    type: vector_search
    params:
      index_path: /data/assets.index
      top_k: 3

  - id: render
    type: remotion
    params:
      template: tech_review  # 预制模板
      resolution: 1080p
      output_dir: /data/output

阶段四：生成全流程演示

4.1 启动生产环境（带监控）

docker run -d --name coze-prod \
  --gpus all \
  -v /data/coze:/data \
  -p 8000:8000 \
  coze-video \
  uvicorn app.main:app --host 0.0.0.0 --port 8000

4.2 提交生成任务（实战案例）

curl -X POST http://localhost:8000/generate \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "prompt": "解读《人类简史》中的认知革命",
    "output_dir": "/data/output/20240520_001"
  }'

4.3 实时监控进度

tail -f /data/coze/logs/processor.log
# 观察关键节点：
# [INFO] 脚本生成完成 → 素材匹配78% → 视频渲染中（23/60秒）→ 输出文件已生成

阶段五：输出结果处理

5.1 获取生成产物

ls /data/output/20240520_001
# 应包含：
# - final.mp4（成品视频）
# - metadata.json（元数据）
# - raw_materials.zip（使用素材包）

5.2 质量校验脚本

docker exec coze-prod python /app/check_quality.py /data/output/20240520_001
# 输出关键指标：
# 分辨率检测: 1920x1080 ?
# 音频同步误差: <0.1秒 ?
# 黑帧检测: 0处异常 ?

高阶调试技巧

问题 1：素材匹配失败

# 调试向量搜索（插入到workflow.yaml）
debug:
  vector_search:
    show_scores: true
    explain: true

问题 2：字幕渲染异常

# 重新初始化字体库
docker exec coze-prod fc-cache -f -v

问题 3：GPU 显存溢出

# 在/app/config/hardware.yaml中调整
cuda:
  max_batch_size: 2  
  memory_fraction: 0.8

效能优化对照表

终极验证 Checklist

• nvidia - smi显示 GPU 进程占用

• 访问http://localhost:8000/docs看到 API 文档

• /data/assets.index文件大小 > 500MB

• 执行样例生成任务总耗时 < 5 分钟

注：遇到「CUDA 内存不足」错误时，执行内存回收命令：

import torch
torch.cuda.empty_cache()

系统稳定运行后，可通过 crontab 设置定时任务自动清理：

0 3 * * * docker exec coze-prod python /app/cleaner.py