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AIVideo性能监控：资源使用实时查看方法

1. 平台简介与核心价值

AIVideo是一款面向AI长视频创作的一站式全流程自动化生产平台，致力于降低专业级视频制作的技术门槛。用户只需输入一个主题，系统即可自动生成包含分镜设计、画面生成、角色动作、字幕匹配、AI配音及后期剪辑的完整长视频作品。

该平台基于开源技术栈构建，支持本地化部署，确保数据安全与计算资源可控。其功能定位清晰：为内容创作者、教育机构、短视频运营团队提供高效、可定制的AI视频生成解决方案。通过深度整合多模态AI能力（文本生成、图像生成、语音合成、视频编排），AIVideo实现了从“想法到成片”的端到端闭环。

1.1 核心功能亮点

• 智能内容生成：利用大语言模型自动撰写脚本，并结合视觉生成模型创建分镜和场景。
• 多样化艺术风格：支持写实、卡通、电影感、科幻等风格选择，满足不同内容调性需求。
• 丰富模板体系：内置主题创意、AI读书、儿童绘本等多种模板，适配垂直领域应用。
• 多平台适配输出：支持9:16（抖音）、16:9（B站）、3:4（小红书）等多种比例，导出1080P高清视频。
• TTS语音合成：集成高质量AI语音引擎，实现自然流畅的旁白解说，支持情感语调调节。

这一系列功能的背后依赖于强大的GPU算力支撑，因此对系统资源的实时监控成为保障稳定运行的关键环节。

2. 部署配置与访问方式

2.1 实例环境初始化

在完成镜像部署后，首要任务是正确配置系统URL参数。需将生成的实例ID填入/home/aivideo/.env文件中的两个关键字段：

AIVIDEO_URL=https://gpu-<your-instance-id>-5800.web.gpu.csdn.net COMFYUI_URL=https://gpu-<your-instance-id>-3000.web.gpu.csdn.net

注意：请替换<your-instance-id>为实际的镜像实例ID。修改完成后，必须重启WEB服务或整个系统以使配置生效。

如何获取你的实例ID？可在CSDN星图平台的实例管理页面中查看，通常以gpu-xxxxxx的形式展示。

2.2 系统登录与测试账号

配置无误后，可通过以下链接访问系统首页：

https://gpu-<your-instance-id>-5800.web.gpu.csdn.net

平台提供默认测试账户用于快速体验：

• 登录邮箱：123@qq.com
• 默认密码：qqq111

同时也支持新用户自行注册账号，便于团队协作与权限管理。

3. 性能监控：资源使用实时查看方法

随着AI视频生成任务复杂度提升，尤其是涉及高分辨率图像生成、长时间序列动画渲染时，系统资源（CPU、GPU、内存、显存）消耗显著增加。为了确保生成过程稳定、避免因资源超限导致任务中断，掌握资源使用情况的实时监控方法至关重要。

3.1 监控目标与意义

有效的性能监控可以帮助用户：

• 判断当前GPU负载是否过高，是否存在瓶颈；
• 分析长时间任务中的内存泄漏风险；
• 优化批量生成策略，合理安排并发任务数量；
• 提前预警资源不足问题，及时扩容或调整参数。

3.2 内置监控工具使用指南

AIVideo平台集成了轻量化的资源监控模块，位于系统后台的“运行状态”面板中。该模块基于psutil与nvidia-smi封装，提供如下信息：

进入路径：登录系统 → 右上角用户菜单 → 【系统监控】→ 查看实时仪表盘。

3.3 命令行级资源查看（高级用户）

对于需要更细粒度分析的开发者，可通过SSH连接到服务器，直接执行命令查看底层资源状态。

查看GPU状态

nvidia-smi

输出示例：

+-----------------------------------------------------------------------------+ | NVIDIA-SMI 535.129.03 Driver Version: 535.129.03 CUDA Version: 12.2 | |-------------------------------+----------------------+----------------------+ | GPU Name Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | Utilization | |===============================================+======================| | 0 Tesla T4 68C P0 75W / 70W | 8200MiB / 16192MiB | 95% | +-----------------------------------------------------------------------------+

重点关注： -Memory-Usage：显存占用，若接近上限可能引发OOM错误； -Utilization：GPU利用率，持续低于30%可能表示任务未充分并行； -Temp：温度超过80℃建议暂停高负载任务。

实时动态监控脚本

可编写Python脚本定期采集数据并记录日志：

import psutil import subprocess import time def get_gpu_info(): try: result = subprocess.run(['nvidia-smi', '--query-gpu=utilization.gpu,memory.used,memory.total,temperature.gpu', '--format=csv,noheader,nounits'], capture_output=True, text=True) gpu_util, mem_used, mem_total, temp = result.stdout.strip().split(', ') return { 'gpu_util': int(gpu_util), 'mem_used': int(mem_used), 'mem_total': int(mem_total), 'temp': int(temp) } except Exception as e: print(f"GPU读取失败: {e}") return None while True: cpu = psutil.cpu_percent(interval=1) mem = psutil.virtual_memory() gpu = get_gpu_info() print(f"[{time.strftime('%H:%M:%S')}] " f"CPU: {cpu}% | " f"RAM: {mem.used//1024**3}/{mem.total//1024**3} GB | " f"GPU: {gpu['gpu_util']}% | " f"VRAM: {gpu['mem_used']}/{gpu['mem_total']} MB | " f"Temp: {gpu['temp']}°C") time.sleep(3)

保存为monitor.py后后台运行：

nohup python3 monitor.py > resource.log &

可用于长期追踪任务期间的资源波动。

3.4 资源异常处理建议

当监控发现以下情况时，应立即介入排查：

• 显存溢出（OOM）：尝试降低图像生成分辨率或启用梯度检查点（Gradient Checkpointing）；
• GPU利用率低但任务慢：检查是否I/O阻塞（如磁盘读写、网络延迟）；
• 内存缓慢增长：可能存在内存泄漏，建议重启ComfyUI服务；
• 温度过高：关闭非必要进程，增加散热或限制并发数。

4. 系统界面概览与操作流程

AIVideo采用简洁直观的Web界面设计，主要操作流程如下：

1. 新建项目：输入视频主题（如“人工智能的发展历程”）
2. 选择模板与风格：指定艺术风格（如“科技感纪录片”）和视频比例
3. AI生成分镜脚本：系统自动生成分段文案与画面描述
4. 预览与编辑：可手动调整镜头顺序、更换角色形象或修改配音语速
5. 开始合成：点击“生成视频”，后台启动ComfyUI进行图像渲染与时间轴合成
6. 下载成品：任务完成后可预览并导出1080P MP4文件

平台界面截图如下（示意）：

所有生成任务均在本地GPU环境中执行，不上传任何原始数据，保障内容隐私与版权安全。

5. 总结

本文详细介绍了AIVideo AI视频创作平台的功能特性、部署配置流程以及资源使用情况的实时监控方法。作为一款基于开源技术栈的一站式长视频生成工具，AIVideo不仅提供了从主题到成片的全链路自动化能力，还通过内建监控机制帮助用户掌控系统运行状态。

掌握nvidia-smi和后台监控面板的使用，结合自定义脚本进行日志记录，能够有效提升AI视频生成任务的稳定性与效率。对于计划进行大规模内容生产的团队而言，建立完善的资源监控体系是实现可持续运营的基础保障。

未来，随着模型轻量化与推理优化技术的发展，AIVideo有望进一步降低硬件门槛，在保持高质量输出的同时提升资源利用率。

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