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Stable Diffusion部署教程，开启你的AI绘图之路_commit hash: feee37d75f1b168768014e4634dcb156ee649

作者：人工智能uu | 2024-08-04 00:31:25

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commit hash: feee37d75f1b168768014e4634dcb156ee649c05

本文环境

系统：Ubuntu 20.04 64位

内存：32G

环境安装

2.1 安装GPU驱动

在英伟达官网根据显卡型号、操作系统、CUDA等查询驱动版本。官网查询链接https://www.nvidia.com/Download/index.aspx?lang=en-us
注意这里的CUDA版本，如未安装CUDA可以先选择一个版本，稍后再安装CUDA.

image.png

点击Search

image.png


如上图，查询到合适的版本为510. 然后可以使用apt安装对应驱动版本，使用apt安装更方便一些。

  1. # 安装510版本驱动
  2. sudo apt install nvidia-driver-510
  3. # 查看驱动信息
  4. nvidia-smi

 当然你也可以使用官网下载的run文件进行安装

sudo chmod +x NVIDIA-Linux-x86_64-510.108.03.run

安装

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-510.108.03.run

安装步骤操作之后就可以完成安装了

输入nvidia-smi查看显卡

  1. chen@chen:~$ nvidia-smi 
  2. Sat Jun 22 08:50:27 2024       
  3. +-----------------------------------------------------------------------------+
  4. | NVIDIA-SMI 510.39.01    Driver Version: 510.39.01    CUDA Version: 11.6     |
  5. |-------------------------------+----------------------+----------------------+
  6. | GPU  Name        Persistence-M| Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
  7. | Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
  8. |                               |                      |               MIG M. |
  9. |===============================+======================+======================|
  10. |   0  Tesla M40           On   | 00000000:01:00.0 Off |                    0 |
  11. | N/A   53C    P8    17W / 250W |      3MiB / 11520MiB |      0%      Default |
  12. |                               |                      |                  N/A |
  13. +-------------------------------+----------------------+----------------------+
  14.                                                                                
  15. +-----------------------------------------------------------------------------+
  16. | Processes:                                                                  |
  17. |  GPU   GI   CI        PID   Type   Process name                  GPU Memory |
  18. |        ID   ID                                                   Usage      |
  19. |=============================================================================|
  20. |  No running processes found                                                 |
  21. +-----------------------------------------------------------------------------+

安装CUDA

访问英伟达开发者网站先选择CUDA版本（版本要对应2.1中GPU驱动支持的CUDA版本），再根据操作系统选择对应CUDA安装命令，访问链接https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

image.png

如上面安装确定所选择驱动对应的CUDA版本为11.6，根据安装命令安装, 以下命令适用Ubuntu 20.04 x86_64, GPU驱动510版本

  1. wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin
  2. sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
  3. wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda-repo-ubuntu2004-11-6-local_11.6.2-510.47.03-1_amd64.deb
  4. sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2004-11-6-local_11.6.2-510.47.03-1_amd64.deb
  5. sudo apt-key add /var/cuda-repo-ubuntu2004-11-6-local/7fa2af80.pub
  6. sudo apt-get update
  7. sudo apt-get -y install cuda

2.3 安装Python 3.10

Stable Diffusion WebUI目前最低支持Python 3.10，所以直接安装3.10版本，安装命令：

  1. 	apt install software-properties-common
  2. 	add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
  3. 	apt update
  4. 	apt install python3.10
  5. 	python3.10 --verison

PIP设置国内源，由于默认源在国外，所以安装可能经常会出现timeout等问题，使用国内源可以很大程度避免下载包timeout的情况。将如下内容复制到文件~/.pip/pip.conf当中，如没有该文件，先创建touch ~/.pip/pip.conf。

  1. 	[global] 
  2. 	index-url = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  3. 	[install]
  4. 	trusted-host = https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn

但是有一种比较推荐的方法就是使用 Anaconda

 安装Anaconda

非常推荐使用Anaconda。Anaconda可以便捷获取包且对包能够进行管理，同时对Python环境可以统一管理的发行版本。安装命令也很简单：

  1. 	wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh
  2. 	bash ./Anaconda3-5.3.1-Linux-x86_64.sh

安装步骤安装Anaconda，最后一部选择是否要安装vscode可以选N

建Python3.10.9环境，并使用该环境

  1. 	conda create -n python3.10.9 python==3.10.9
  2. 	conda activate python3.10.9

2.5 安装PyTorch

首先在PyTorch官网查询对应CUDA版本的Torch，如上述章节2.2中CUDA 11.6需要安装pytorch1.13.1

  1. # 使用conda安装，两种安装方式二选一
  2. conda install pytorch==1.13.1 torchvision==0.14.1 torchaudio==0.13.1 pytorch-cuda=11.6 -c pytorch -c nvidia
  3.  
  4. # 使用pip安装，两种安装方式二选一
  5. pip install torch==1.13.1+cu116 torchvision==0.14.1+cu116 torchaudio==0.13.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

我是使用pip安装的

三、部署Stable Diffusion WebUI

3.1 下载stable-diffusion-webui

注意首先激活Python3.10环境：

conda activate python3.10.9

然后下载stable-diffusion-webui

sudo git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

如果遇到项目clone不下来可以使用我下面的加速地址

sudo git clone https://github.moeyy.xyz/https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

安装依赖

cd到stable-diffusion-webui目录安装相应的依赖，如有访问网络超时、失败等，注意按照章节2.3中设置国内源，如果再次失败，重试几次一般都可完成安装。

  1. cd stable-diffusion-webui
  2. pip install -r requirements_versions.txt
  3. pip install -r requirements.txt

启动stable-diffusion-webui

安装完成后，执行如下启动命令：

python launch.py --listen --enable-insecure-extension-access

这一步骤会下载一些常用模型，如果遇到下载失败，根据报错提示在huggingface.co下载模型放到对应目录，如下载stable-diffusion-v1-5模型，搜索找到https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/tree/main

每次启动都需要输入一长串命令，比较麻烦，可以写一个shell

sudo vim start.sh

里面输入

sudo /home/chen/anaconda3/envs/python3.10.9/bin/python launch.py --listen --enable-insecure-extension-access

/home/chen是当前我的用户目录，anaconda3创建的虚拟环境是python3.10.9 就写这个python路径anaconda3/envs/python3.10.9

sudo chmod +x start.sh

启动项目

  1. chen@chen:/data/stable-diffusion-webui$ ./start.sh 
  2. [sudo] password for chen: 
  3. Sorry, try again.
  4. [sudo] password for chen: 
  5. Python 3.10.9 (main, Mar  8 2023, 10:47:38) [GCC 11.2.0]
  6. Version: v1.9.4
  7. Commit hash: feee37d75f1b168768014e4634dcb156ee649c05
  8. Launching Web UI with arguments: --listen --enable-insecure-extension-access
  9. no module 'xformers'. Processing without...
  10. No SDP backend available, likely because you are running in pytorch versions < 2.0. In fact, you are using PyTorch 1.13.1+cu116. You might want to consider upgrading.
  11. no module 'xformers'. Processing without...
  12. No module 'xformers'. Proceeding without it.
  13. ==============================================================================
  14. You are running torch 1.13.1+cu116.
  15. The program is tested to work with torch 2.1.2.
  16. To reinstall the desired version, run with commandline flag --reinstall-torch.
  17. Beware that this will cause a lot of large files to be downloaded, as well as
  18. there are reports of issues with training tab on the latest version.
  19.  
  20. Use --skip-version-check commandline argument to disable this check.
  21. ==============================================================================
  22. Loading weights [63d370e256] from /data/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/a31_style.safetensors
  23. Running on local URL:  http://0.0.0.0:7860
  24.  
  25. To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
  26. Startup time: 14.5s (prepare environment: 2.3s, import torch: 4.9s, import gradio: 1.3s, setup paths: 1.3s, initialize shared: 0.3s, other imports: 1.3s, list SD models: 0.2s, load scripts: 1.5s, create ui: 0.8s, gradio launch: 0.6s).
  27. Creating model from config: /data/stable-diffusion-webui/configs/v1-inference.yaml
  28. /home/chen/anaconda3/envs/python3.10.9/lib/python3.10/site-packages/huggingface_hub/file_download.py:1132: FutureWarning: `resume_download` is deprecated and will be removed in version 1.0.0. Downloads always resume when possible. If you want to force a new download, use `force_download=True`.
  29.   warnings.warn(

访问服务器ip:7860

随便画一张图试试

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