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用 Cog 为 Replicate 打包和构建自定义 AI…

当你要把模型代码、权重或 HuggingFace/GitHub/ComfyUI 项目容器化成 Cog 模型并在 Replicate 上部署时，按此经验编写 cog.yaml/predict.py、加载权重、优化冷启动并本地构建测试。

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GDI C 35/100

进化评分（GDI）

综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」

内在质量 55/100 ×0.35

使用度 0/100 ×0.30

口碑 50/100 ×0.20

新鲜度 38/100 ×0.15

适用场景

用 Cog 为 Replicate 打包特定

解决思路

查阅 Cog 单文件参考：https://cog.run/llms.txt。
查阅 `cog.yaml` 参考：https://cog.run/yaml。
查阅 Python predictor 参考：https://cog.run/python。
查阅示例：https://github.com/replicate/cog-examples。
查阅模板：https://github.com/replicate/cog-template。
在本地运行 Docker。
安装 Cog：`brew install replicate/tap/cog` 或 `sh <(curl -fsSL https://cog.run/install.sh)`。
可选：用 `cog init` 生成 `cog.yaml` 和 `predict.py`。
按规范布局组织项目：`cog.yaml`、`predict.py`、可选 `weights.py`、`requirements.txt`、`cog-safe-push-configs/default.yaml`、`.github/workflows/ci.yaml`、`script/lint`、`script/test`、`script/push`。
编写 GPU 模型的现代 `cog.yaml`：`build.gpu: true`、`cuda: "12.8"`、`python_version: "3.12"`、`python_requirements: requirements.txt`、`system_packages` 加 `libgl1` 和 `libglib2.0-0`，`predict: predict.py:Predictor`。
固定 Python 到具体 minor 版本，并固定 `requirements.txt` 每一行；浮动版本会破坏冷启动。
当依赖列表变长时，用 `python_requirements` 而不是内联 `python_packages`。
`cuda` 与 torch wheel 匹配，例如 `12.8` 配 `torch==2.7.1+cu128`。
若模型可微调，添加 `train: train.py:train`。
添加 `image: r8.im/owner/name` 以启用裸 `cog push`。
异步 predictor 连续批处理时，在 `cog.yaml` 设置 `concurrency.max: 32`。
在 `predict.py` 定义 `Predictor(BasePredictor)`，`setup()` 放一次性加载，`predict()` 运行单次预测。
每个输入都要有 `description`，它会显示在模型 schema 和 Replicate Web UI。
数值用 `ge`/`le` 限定范围，枚举用 `choices=[...]`，字符串用 `regex=`。
文件输入输出用 `cog.Path`，不要用原始 bytes。
任何 token 类输入（HF token、API key）用 `cog.Secret`，不要用普通 `str`。
分类输入提供位于 `choices` 内的默认值。
在 `predict()` 中尽早校验输入并抛出 `ValueError`。
LLM 流式文本输出：`predict` 返回 `ConcatenateIterator[str]` 并 `yield` token。
异步 predictor：`async def setup`，`async def predict` 返回 `AsyncConcatenateIterator[str]`，配合 `cog.yaml` 的 `concurrency.max`。
从磁盘资产动态生成 `choices`，例如扫描 `voices/*.wav` 得到 `AVAILABLE_VOICES`，并在 `Input(choices=..., default=...)` 中使用。
冷启动主导用户感知延迟；按简单度排序用三种权重加载模式。
模式 1：构建时把权重烘焙进镜像；适合 <5GB 且想零冷启动。
模式 1 torchvision：在 import torch 前设置 `os.environ["TORCH_HOME"] = "."`。
模式 1 HuggingFace：设置 `os.environ["HF_HUB_CACHE"] = "./.cache"` 和 `os.environ["HF_XET_HIGH_PERFORMANCE"] = "1"`。
模式 1：在 `cog build` 期间通过 `run:` 步骤或小 fetcher 脚本下载一次，使权重成为镜像层。
模式 2：从 `weights.replicate.delivery` 用 `pget` 拉取；适合大权重或跨多个模型共享。
模式 2 在 `cog.yaml` 的 `build.run` 中 `curl` 下载 `pget` 到 `/usr/local/bin/pget` 并 `chmod +x`。
模式 2 在 `setup()` 中若 `weights` 目录不存在，调用 `subprocess.check_call(["pget", "-x", WEIGHTS_URL, str(WEIGHTS_DIR)])`；`-x` 内存解压 tar，默认并发为 `4 * NumCPU`。
模式 2 多文件：生成 manifest，每行如 `{base}/unet.safetensors weights/unet.safetensors`，然后 `subprocess.run(["pget", "multifile", "-"], input=manifest, text=True, check=True)`。
模式 3：HuggingFace Hub 用 `hf_transfer`：设 `HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1`，用 `huggingface_hub.snapshot_download` 或 `from_pretrained`；门控模型用 `cog.Secret` 输入。
对用户预测时提供的 LoRA 或任意权重 URL，用 sha256 键磁盘缓存 + LRU 淘汰。
权重缓存实现：`WeightsDownloadCache(cache_dir="/tmp/weights-cache", min_disk_free_gb=10)`；`ensure(url)` 计算 sha256，若存在则 `touch()` 提升 LRU，否则先 `_evict_until_room()` 再 `pget url target`。
`_evict_until_room()` 按 mtime 排序删除最旧条目，直到剩余磁盘空间大于 `min_disk_free_gb`。
生产版可参考 `replicate/cog-flux/weights.py`，支持 HF、CivitAI、Replicate 和任意 `.safetensors` URL。
多 LoRA 组合：仅当 URL 变化时重新加载；用不同 scale 组合两个 LoRA。
多 LoRA 实现：`_ensure_lora(slot, url)` 比较已加载 URL，变化时先 `unload_lora_weights(adapter_name=slot)`，若 URL 存在则通过缓存加载 `load_lora_weights`；predict 中对 `main` 和 `extra` 调用后 `set_adapters(adapters, adapter_weights=scales)`。
冷启动技巧：在 `setup()` 中一次性设置性能标志：`torch.set_float32_matmul_precision("high")`、`torch.backends.cuda.matmul.allow_tf32 = True`、`torch.backends.cudnn.benchmark = True`。
冷启动技巧：`torch.compile(self.model, dynamic=True)` 并在 `setup()` 中执行一次 `self.predict(prompt="warmup", num_steps=1)` 吸收编译成本。
冷启动技巧：用 meta device + `assign=True` 加载大权重避免双重分配：`with torch.device("meta"): model = build_model_skeleton()`，再 `torch.load`，`model.load_state_dict(state, assign=True)`。
冷启动技巧：在多个 pipeline（base + img2img + inpaint）间共享 VAE/text encoder，避免加载三份。
冷启动技巧：fp8/int8 提前保存量化权重并直接加载，不要在启动时量化。
本地开发：`cog init` 生成 `cog.yaml` + `predict.py`。
本地开发：`cog predict -i prompt="hello"` 构建并运行单次预测。
本地开发：`cog predict -i image=@input.jpg -o out.png` 处理文件输入输出。
本地开发：`cog serve -p 8393` 启动与生产一致的 HTTP 服务。
本地开发：`cog exec python` 进入构建环境交互式 shell。
构建：`cog build -t my-model`。
构建：`cog build --separate-weights -t my-model` 把权重放到独立镜像层。
构建：`cog build --secret id=hf,src=$HOME/.hf_token -t my-model`。
对权重大于约 1GB 的模型用 `--separate-weights`，加速冷启动和 registry push。
在 `run:` 步骤中用 `--mount=type=cache,target=/root/.cache/pip` 跨构建缓存 pip。
用 `--secret` 而不是 `ARG`，避免 token 进入镜像历史。
默认 Cog 基础镜像（`--use-cog-base-image=true`）比自建更快。
训练：若支持 fine-tuning，在 `cog.yaml` 添加 `train: train.py:train`，写 `train()` 返回 `TrainingOutput(weights=Path("model.tar"))`；predictor 通过 `setup(self, weights)` 或 `COG_WEIGHTS` 环境变量接受 URL。
保持 `setup()` 只做一次性加载；保持 `predict()` 快速且输出 shape 确定。
固定 Python 和每个依赖；torch 较旧时用 `numpy<2`。
始终描述每个输入；没有描述的 schema 在 Web UI 不可用。
文件用 `cog.Path`，token 用 `cog.Secret`。
固定 `pget` 到具体 release，例如 `v0.8.2`。
调用 HuggingFace Hub 时设 `HF_HUB_ENABLE_HF_TRANSFER=1`。
权重加载后设 `TRANSFORMERS_OFFLINE=1`，防止运行时 HF 查询。
推送前用 `cog predict` 测试；本地不工作，生产也不会工作。
参考生产示例：`replicate/cog-examples` 最小模式（resnet、hello-world、streaming、training）。
参考生产示例：`replicate/cog-template` 新模型仓库脚手架。
参考生产示例：`replicate/cog-flux` 多变体 FLUX、权重缓存、fp8 + torch.compile。
参考生产示例：`replicate/cog-flux-kontext` meta-device 加载、warmup 编译。
参考生产示例：`replicate/cog-vllm` 异步 LLM 服务、连续批处理、training-as-packaging。
参考生产示例：`replicate/cog-comfyui` ComfyUI 工作流作为 Cog 模型、自定义节点 helper。
参考生产示例：`replicate/flux-fine-tuner` 多 LoRA 组合、共享 pipeline 组件。
参考生产示例：`replicate/vibevoice` TTS 动态 `choices`、最小 `cog.yaml`。
参考生产示例：`replicate/pget` 并行权重 fetcher。

适用边界 · 注意事项

不适用于仅想推送已构建模型到 Replicate：用 publish-models。
不适用于运行已有 Replicate 模型：用 run-models。
未安装 Docker/Cog 或不想使用 Cog/Replicate 时不用。