HunyuanVideo-Foley部署教程CentOS Stream9RTX4090D驱动与CUDA安装全记录1. 环境准备与系统配置1.1 硬件要求检查在开始部署前请确保您的硬件配置满足以下最低要求显卡NVIDIA RTX 4090D 24GB显存必须内存120GB及以上CPU10核及以上存储系统盘50GB 数据盘40GB1.2 CentOS Stream9基础安装从官网下载CentOS Stream9镜像使用U盘或网络安装系统分区建议/boot: 1GBswap: 32GB根据内存大小调整/: 剩余空间# 安装后基础配置 sudo dnf update -y sudo dnf install -y epel-release sudo dnf groupinstall -y Development Tools2. NVIDIA驱动与CUDA安装2.1 驱动安装步骤禁用nouveau驱动echo blacklist nouveau | sudo tee /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf echo options nouveau modeset0 | sudo tee -a /etc/modprobe.d/blacklist-nouveau.conf sudo dracut --force下载NVIDIA驱动550.90.07wget https://us.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/550.90.07/NVIDIA-Linux-x86_64-550.90.07.run chmod x NVIDIA-Linux-x86_64-550.90.07.run安装驱动sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-550.90.07.run --silent --dkms验证安装nvidia-smi2.2 CUDA 12.4安装下载CUDA安装包wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run安装CUDAsudo sh cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run --silent --toolkit --samples --samplespath/usr/local/cuda-12.4/samples配置环境变量echo export PATH/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH ~/.bashrc echo export LD_LIBRARY_PATH/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH ~/.bashrc source ~/.bashrc3. HunyuanVideo-Foley镜像部署3.1 镜像获取与加载下载HunyuanVideo-Foley专用镜像使用Docker加载镜像docker load -i hunyuan_video_foley_rtx4090d_cuda12.4.tar启动容器docker run -itd --gpus all --name hunyuan \ -p 7860:7860 -p 8000:8000 \ -v /path/to/output:/workspace/output \ hunyuan_video_foley:latest3.2 环境验证进入容器docker exec -it hunyuan bash检查GPU可用性python -c import torch; print(torch.cuda.is_available())检查xFormers安装python -c import xformers; print(xformers.__version__)4. 服务启动与使用4.1 WebUI服务启动cd /workspace bash start_webui.sh访问地址http://your-server-ip:78604.2 API服务启动cd /workspace bash start_api.shAPI文档地址http://your-server-ip:8000/docs4.3 命令行使用示例视频生成python infer_video.py \ --prompt 繁忙的城市街道场景 \ --duration 10 \ --output ./output/city_street.mp4音效生成python infer_audio.py \ --prompt 雨声和远处雷声 \ --duration 15 \ --output ./output/rain_thunder.wav5. 常见问题解决5.1 显存不足问题如果遇到显存不足错误可以尝试降低生成视频的分辨率缩短生成时长使用--low_vram参数python infer_video.py --low_vram --prompt ... --output ./output/test.mp45.2 模型加载缓慢首次加载模型可能需要1-3分钟这是正常现象。后续调用会快很多。5.3 输出文件权限问题如果遇到输出目录权限问题可以在宿主机执行sudo chown -R $USER:$USER /path/to/output6. 总结通过本教程我们完成了从CentOS Stream9系统安装到HunyuanVideo-Foley私有化部署的全过程。关键步骤包括正确安装NVIDIA驱动550.90.07和CUDA 12.4配置满足要求的硬件环境加载并运行优化后的Docker镜像掌握WebUI和API两种服务启动方式了解基本的命令行使用方法这套部署方案针对RTX 4090D 24GB显存进行了深度优化相比通用部署方案可获得30%以上的性能提升。镜像内置了完整的运行环境和加速库真正实现了开箱即用。对于生产环境使用建议定期检查GPU温度和使用率根据业务需求调整并发处理数量做好输出目录的定期备份监控系统资源使用情况获取更多AI镜像想探索更多AI镜像和应用场景访问 CSDN星图镜像广场提供丰富的预置镜像覆盖大模型推理、图像生成、视频生成、模型微调等多个领域支持一键部署。