部署资源及目标

1. 一台 Snt9B23 BMS 服务器，绑定了华为云的公网弹性IP，可以通过ssh连接此服务器。
2. 已从华为技术支持人员获取 AscendCloud-AIGC-6.5.905-20250618145451.zip 软件包。
3. 部署目标是支持 Wan2.1 的训练环境，参考文档见《 Wan2.1系列文/图生视频模型基于Lite Server适配PyTorch NPU训练指导（6.5.905）》 ，后面简称最佳实践。

在按照官网最佳实践文档操作步骤执行时，要解决下面的几个问题

问题一：无法从GitHub下载DiffSynth-Studio

执行到最佳实践步骤四第2点时，从 github下载代码无法成功。

解决办法：笔者通过搜到的《 GitHub无法访问？别慌，让我们一起解决这个问题！》 文档找到了解决方案。实践方法一时，发现文章里面提到的代理网站已经不可用了，按照此思路找其他的代理，只能感叹“天下没有免费的午餐”。然后开始尝试方法二，亲测修改 /etc/hosts 为如下地址时有效

# GitHub Hosts
140.82.113.3 github.com
140.82.114.4 gist.github.com
185.199.108.133 assets-cdn.github.com
151.101.184.133 raw.githubusercontent.com
151.101.185.194 gist.githubusercontent.com

如果上述地址还不够有效，可以访问 https://github.com/maxiaof/github-hosts 看下每日更新的host地址版本。7月4号的内容如下：

#Github Hosts Start
#Update Time: 2025-07-04
#Project Address: https://github.com/maxiaof/github-hosts
#Update URL: https://raw.githubusercontent.com/maxiaof/github-hosts/master/hosts
140.82.113.25 alive.github.com
140.82.112.25 live.github.com
185.199.108.154 github.githubassets.com
140.82.114.22 central.github.com
185.199.110.133 desktop.githubusercontent.com
185.199.108.133 camo.githubusercontent.com
185.199.111.133 github.map.fastly.net
146.75.121.194 github.global.ssl.fastly.net
140.82.121.4 gist.github.com
185.199.111.153 github.io
140.82.121.4 github.com
192.0.66.2 github.blog
140.82.121.5 api.github.com
185.199.110.133 raw.githubusercontent.com
185.199.109.133 user-images.githubusercontent.com
185.199.111.133 favicons.githubusercontent.com
185.199.109.133 avatars5.githubusercontent.com
185.199.110.133 avatars4.githubusercontent.com
185.199.110.133 avatars3.githubusercontent.com
185.199.108.133 avatars2.githubusercontent.com
185.199.109.133 avatars1.githubusercontent.com
185.199.108.133 avatars0.githubusercontent.com
185.199.111.133 avatars.githubusercontent.com
140.82.121.9 codeload.github.com
3.5.25.161 github-cloud.s3.amazonaws.com
3.5.22.253 github-com.s3.amazonaws.com
16.15.179.34 github-production-release-asset-2e65be.s3.amazonaws.com
3.5.9.171 github-production-user-asset-6210df.s3.amazonaws.com
3.5.3.137 github-production-repository-file-5c1aeb.s3.amazonaws.com
185.199.109.153 githubstatus.com
140.82.112.17 github.community
51.137.3.17 github.dev
140.82.113.21 collector.github.com
13.107.42.16 pipelines.actions.githubusercontent.com
185.199.110.133 media.githubusercontent.com
185.199.109.133 cloud.githubusercontent.com
185.199.111.133 objects.githubusercontent.com
#Github Hosts End

问题二：执行 pip install 命令时，无法安装依赖包

同样是在最佳实践步骤四，第3点 pip install -e . 时，发生依赖包无法下载的问题。

解决办法：通过更换 pip 源解决，相关文章可查看《 查看pip 源和换源 》，笔者通过更换为中国科学技术大学的源解决了此问题，清华的源存在版本不匹配问题。

pip config list
pip config set global.index-url https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/simple/

问题三：下载模型权重文件失败，现象如下

[root@devserver wan_train_dir]# git clone https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B
Cloning into 'Wan2.1-T2V-1.3B'...
fatal: unable to access 'https://huggingface.co/Wan-AI/Wan2.1-T2V-1.3B/': Failed to connect to huggingface.co port 443 after 129922 ms: Connection timed out

解决办法：从魔搭社区下载，搜索 Wan2.1-T2V-1.3B ，点击下载模型，按照指导操作即可。