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stable_diffusion_webui docker环境配置_stable-diffusion-webui docker

stable-diffusion-webui docker

1.新建docker环境

  1. docker run -tid --name e_commerce_sd --net host --runtime=nvidia nvidia/cuda:11.1-cudnn8-devel-cent os7-ssh /bin/bash
  2. docker exec -ti e_commerce_sd /bin/bash
  3. echo 'export PS1="DOCKER[\u@\h \w]\$"' > ~/.bashrc
  4. exit
  5. docker exec -ti e_commerce_sd /bin/bash
  6. exit
  7. docker cp e_commerce_sd.zip e_commerce_sd:/root
  8. docker exec -ti e_commerce_sd /bin/bash
  9. docker commit e_commerce_sd e_commerce_sd_sam:v1.0
  10. docker run -tid --name img2img_revanimated_v121inp_run --restart=always --cpus=10 --net host --runtime=nvidia img2img_revanimated_v121inp:v1.0.0 /bin/bash
  11. docker save -o e_commerce_sd_all_v101.tar e_commerce_sd_all:v1.0.1
  12. scp -r root@10.244.6.233:/root/e_commerce_sd_all_v101.tar root@10.111.132.199:/home
  13. docker load < e_commerce_sd_all_v101.tar
  14. 更新容器中时间:
  15. date
  16. TimeZone=Asia/Shanghai
  17. ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TimeZone /etc/localtime && echo $TimeZone > /etc/timezone
  18. 删除镜像
  19. docker images
  20. docker rmi IMAGE ID
  21. 删除容器
  22. docker rm -f CONTAINER ID

2.安装miniconda

  1. yum install wget
  2. wget -c https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
  3. sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
  4. source ~/.bashrc
  5. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
  6. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
  7. conda config --set show_channel_urls yes
  8. python -m pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
  9. python -m pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  10. conda create -n py38 python==3.8
  11. conda activate py38

3.配置stable_diffusion_webui

直接使用stable_difffusion_webui下的launch.py可能会有些问题,建议

  1. pip install open_clip-bb6e834e9c70d9c27d0dc3ecedeebeaeb1ffad6b.zip
  2. pip install CLIP-d50d76daa670286dd6cacf3bcd80b5e4823fc8e1.zip
  3. pip install GFPGAN-8d2447a2d918f8eba5a4a01463fd48e45126a379.zip
  4. pip install -r requirements_versions.txt
  5. pip install opencv-python-headless
  6. pip install gdown
  7. pip install torch==1.11.0+cu113 torchvision==0.12.0+cu113 torchaudio==0.11.0 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113

4.安装tensorrt

tar -xzvf TensorRT-8.6.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.8.tar.gz

1.利用vim进入~/.bashrc文档,摁住ctrl+g,直接跳到最后一行,摁一下i键,进入插入模式,现在可以编辑文档了。 2.跳到最后一个字符,摁一下换行,可以在下一行输入命令。 3.一般来说在Ubuntu的终端中,ctrl+shift+c是复制,Ctrl+shift+v是粘贴,可以先写好直接粘贴; 4.我们输入第一个环境变量配置:

  1. export LD_LIBRARY_PATH=/home/TensorRT-8.6.1.6/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
  2. export PATH=/home/TensorRT-8.6.1.6/bin${PATH:+:${PATH}}

5.路径添加好了,该关闭~/.bashrc了,摁一下esc键,退出插入模式; 6.输入冒号:wq,关闭bashrc; 7.这时候还没有生效!需要source一下

source ~/.bashrc
  1. cd python
  2. pip install tensorrt-8.6.1-cp38-none-linux_x86_64.whl

安装pycuda

pip install pycuda==2019.1
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=3

onnxruntime只能调用cpu

conda install cudnn

pip install onnxruntime==1.15.1即可,重新装一下就行了

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