Ngày càng nhiều designer, shop online và studio nhỏ ở Việt Nam chọn thuê GPU chạy Stable Diffusion thay vì mua một card đồ họa đắt tiền rồi để nó nằm không gần hết tuần. Thuê theo phút hợp lý khi bạn làm việc theo đợt: một buổi chụp ảnh sản phẩm cho shop Shopee hay TikTok, một loạt ý tưởng banner cho chiến dịch sale, hay một LoRA train theo phong cách thương hiệu. Bài này đi trọn quy trình trên Cloudj: chọn card 12-24 GB gần Việt Nam, nạp tiền bằng VND, mở giao diện web an toàn, chuyển ảnh lên xuống hiệu quả, và quyết định nên dừng hay xóa máy.
Nếu bạn quan tâm trước hết đến chi phí, hãy đọc bài thuê GPU giá rẻ gần Việt Nam.
Chọn card theo mô hình bạn dùng
Nhu cầu bộ nhớ của Stable Diffusion phụ thuộc chủ yếu vào dòng mô hình bạn chạy và việc bạn có train hay không.
| Công việc | Card nên bắt đầu | VRAM |
|---|---|---|
| Tạo ảnh SD 1.5, inpaint đơn giản, upscale | RTX 3060 | 12 GB |
| Tạo ảnh SDXL, xếp nhiều ControlNet, batch lớn | RTX 3090 | 24 GB |
| SDXL với workflow nặng, train LoRA, cần làm nhanh | RTX 4090 | 24 GB |
Đây là gợi ý chung, không phải benchmark. Card 12 GB vẫn chạy được SDXL nếu bật các tùy chọn tiết kiệm bộ nhớ, nhưng chậm; card 24 GB gần như xóa bỏ những phiền toái đó. Nếu bạn chủ yếu dùng SD 1.5 để làm nền ảnh sản phẩm, 3060 thường là đủ.
Thuê GPU chạy Stable Diffusion gần Việt Nam
Trên Cloudj, GPU đến từ danh sách máy chủ độc lập đang sẵn sàng, lọc theo quốc gia. Cloudj không có trung tâm dữ liệu riêng tại Việt Nam, nên:
- Mở trang triển khai RTX 3060, hoặc đổi mẫu sang 3090, 4090.
- Nhập
SG, HK, VNvào ô Country. Bạn có thể thửVN, nhưng không bảo đảm có máy ở Việt Nam trong danh sách. - Đặt dung lượng ổ đĩa đủ cho checkpoint, LoRA và ảnh kết quả. Mỗi checkpoint SDXL nặng vài GB, nên hãy đếm những gì bạn sẽ tải. Ổ đĩa không mở rộng được sau này.
- Chọn trong kết quả, đã sắp theo tổng giá.
Nếu chưa có máy ưng ý, thêm TW, JP hoặc TH, hoặc quay lại sau; tình trạng máy thay đổi trong ngày. Vì bạn sẽ thao tác liên tục trên giao diện web, máy ở gần cho cảm giác mượt hơn hẳn máy ở châu lục khác.
Cài giao diện và truy cập an toàn
Cloudj không có template Stable Diffusion dựng sẵn. Bạn bắt đầu từ "Ubuntu 22.04 + CUDA (SSH)" hoặc "PyTorch + JupyterLab", rồi tự cài giao diện mình quen, như Stable Diffusion WebUI của AUTOMATIC1111 hay ComfyUI, qua SSH bằng git clone và pip. Hãy làm theo hướng dẫn cài đặt của chính từng dự án.
Đừng mở giao diện ra internet. Hãy truy cập qua SSH tunnel từ máy tính của bạn, dùng host và port ở tab Connection của instance:
ssh -L 7860:localhost:7860 -p <port> root@<host>Sau đó mở http://localhost:7860 trên trình duyệt. Với ComfyUI, cổng thường dùng là 8188. Instance GPU chỉ nhận SSH key, và key mới thêm có thể mất tới 3 phút mới được chấp nhận sau khi instance khởi động.
Chuyển ảnh lên xuống cho tiết kiệm
Băng thông tính theo GB tải xuống và tải lên, theo giá mỗi TB riêng của từng máy. Làm ảnh nghĩa là chuyển rất nhiều file, nên cẩn thận một chút sẽ đỡ tốn.
- Tải ảnh tham chiếu và bộ dữ liệu LoRA lên một lần bằng
rsync, công cụ tự tiếp tục khi mạng chập chờn:
rsync -avP -e "ssh -p <port>" ./anh-mau/ root@<host>:/workspace/references/- Tải ảnh kết quả về một lượt vào cuối buổi, đừng lưu từng ảnh qua trình duyệt:
rsync -avP -e "ssh -p <port>" root@<host>:/workspace/outputs/ ./ket-qua/- Chỉ giữ ảnh dùng được. Xóa các biến thể bị loại ngay trên máy chủ trước khi tải về.
- Tải checkpoint thẳng về máy GPU, đừng tải về laptop rồi đẩy lên. Kéo mô hình từ nguồn chính thức xuống instance thường nhanh hơn nhiều so với tải lên qua mạng gia đình.
Hãy tôn trọng giấy phép của mọi mô hình và LoRA bạn dùng, đặc biệt khi làm ảnh sản phẩm để bán hàng.
Thanh toán bằng VND
GPU trên Cloudj được trả từ số dư trả trước tính bằng USD, và khách hàng Việt Nam nạp số dư bằng chuyển khoản ngân hàng bằng VND. Instance tính tiền theo phút khi đang chạy; giá khi chạy gồm GPU cộng ổ đĩa, và giá hiển thị lúc triển khai được giữ cố định cho instance đó. Khi triển khai có một khoản cọc được tạm giữ, phần chưa dùng được trả lại sau khi bạn xóa instance, có khi sau tối đa 72 giờ. Giá "từ" theo thời gian thực của từng card có trên GPU cloud.
Dừng hay xóa giữa các đợt làm việc
Nhiều shop tạo một loạt ảnh rồi nghỉ vài ngày. Đây là lúc lựa chọn trở nên quan trọng.
- Destroy (xóa) khi đã xong đợt ảnh và đã tải kết quả về. Instance và ổ đĩa bị xóa, phí dừng lại. Lần sau triển khai lại và cài lại, hoặc dùng một Docker image công khai đã cài sẵn giao diện (image tự chọn cần cấp tài khoản cao hơn).
- Stop (dừng) nếu bạn sẽ quay lại trong một hai ngày và muốn giữ nguyên mọi thứ đã cài. Bạn chỉ trả tiền lưu trữ, nhưng GPU được nhả ra, nên lúc bật lại có thể phải chờ đến khi GPU đó rảnh.
Với đa số người dùng không thường xuyên, xóa rồi cài lại rẻ hơn trả tiền lưu trữ cả tuần. Bài nên dừng hay xóa instance GPU có bảng quyết định chi tiết, còn bài chạy Stable Diffusion trên GPU tại Nhật mô tả cùng quy trình cho người dùng ở Nhật.
Câu hỏi thường gặp
Shop nhỏ nên bắt đầu với card nào?
RTX 3060 cho SD 1.5; RTX 3090 hoặc 4090 cho SDXL và train LoRA.
Có template Stable Diffusion cài sẵn một chạm không?
Không. Bạn tự cài giao diện qua SSH, hoặc dùng một Docker image công khai của riêng bạn.
Mở giao diện bằng điện thoại được không?
Cách an toàn là SSH tunnel từ máy tính. Đừng mở giao diện ra công khai.
Có GPU đặt tại Việt Nam không?
Bạn có thể thử VN, nhưng không bảo đảm có máy ở Việt Nam. SG và HK là lựa chọn quen thuộc.
Bắt đầu đợt ảnh đầu tiên
Mở trang triển khai GPU, nhập SG, HK, VN và chọn card hợp với mô hình của bạn. Tổng quan mọi lựa chọn cho người dùng Việt Nam có trong bài thuê GPU cho người Việt Nam.