本地部署 ChatGLM-6B
- 0. 什么是 Stable Diffusion
- 1. 什么是 Stable Diffusion web UI
- 2. Github 地址
- 3. 安装 Miniconda3
- 4. 创建虚拟环境
- 5. 安装 Stable Diffusion web UI
- 6. 启动 Stable Diffusion web UI
- 7. 访问 Stable Diffusion web UI
- 8. 其他
0. 什么是 Stable Diffusion
Stable Diffusion 是一个潜在的文本到图像的扩散模型。感谢 Stability AI 慷慨的计算捐赠和 LAION 的支持,我们能够在 LAION-5B 数据库的一个子集的 512x512 图像上训练一个潜伏扩散模型。与谷歌的Imagen 类似,这个模型使用了一个冻结的 CLIP ViT-L/14 文本编码器来调节模型的文本提示。凭借其860M 的 UNet 和 123M 的文本编码器,该模型相对较轻,在最少有 10GB VRAM 的 GPU 上运行。
1. 什么是 Stable Diffusion web UI
一个基于Gradio库的 Stable Diffusion 的 Web UI 界面。
2. Github 地址
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
3. 安装 Miniconda3
下载 Conda 安装脚本,
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
运行安装脚本,
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
按提示操作。当提示是否初始化 Conda 时,输入 “yes”,
安装完成后,关闭当前终端并打开新终端,这将激活 Conda,
sudo su - root
更新 Conda 至最新版本,
conda update conda
添加必要的 Conda 通道以获取更多软件包,
conda config --add channels conda-forge
conda config --add channels defaults
测试是否安装成功,
conda list
如果显示 Conda 及其内部包的列表,则说明安装成功。
4. 创建虚拟环境
conda create -n sdwebui python==3.10.6
conda activate sdwebui
5. 安装 Stable Diffusion web UI
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git; cd stable-diffusion-webui
pip3 install -r requirements_versions.txt
pip3 install -U requests clean-fid
pip3 install -r requirements.txt
conda install -c "nvidia/label/cuda-11.8.0" cuda-toolkit
(可选)
vi ./webui.sh
--- modify
# can_run_as_root=0
can_run_as_root=1
---
安装 libgoogle-perftools-dev 包,它包含 TCMalloc,
sudo apt install libgoogle-perftools-dev
设置 LD_PRELOAD 环境变量来加载 TCMalloc,
export LD_PRELOAD=/usr/lib/libtcmalloc.so
6. 启动 Stable Diffusion web UI
下载一个 model,
wget -c https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors -O /models/Stable-diffusion/v1-5-pruned-emaonly.safetensors
启动,
./webui.sh
7. 访问 Stable Diffusion web UI
使用浏览器打开 http://localhost:7860/
,并生成一张图片试试,你感觉怎么样?
8. 其他
一些将来解决其他问题可能会用到的命令,不需要执行!!!
python3 -m pip install nvidia-cudnn-cu11==8.7.0.84
mkdir -p $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d
echo 'CUDNN_PATH=$(dirname $(ptyon3 -c "import nvidia.cudnn;print(nvidia.cudnn._file_)"))' >> $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh
echo 'export LS_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_PATH:$CONDA_PREFIX/lib/:$CUDNN_PATH/lib' >> $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh
source $CONDA_PREFIX/etc/conda/activate.d/env_vars.sh
git clone https://github.com/vladmandic/automatic
cd automatic
./webui.sh --listen 9080
完结!