0
0

【保姆级教程】服务器Ubuntu22.04系统下的Stale diffusion+Webui部署安装

服务器Ubuntu22.04系统下的Stale diffusion+Webui部署安装

一、FinalShell的下载及使用：

FinalShell是一款服务器管理工具，支持SSH和远程桌面，提供多标签管理、命令自动提示、SFTP、性能监控等功能，适用于开发运维，界面友好，在很大程度上可以免费替代XShell。

FinalShell的下载：https://www.hostbuf.com/t/988.html

FinalShell的基本使用

  • 连接Linux服务器请添加图片描述
  • 进行如下设置：
名称：  自定义
主机：  填写你的服务器的公网IP
端口：  填写服务器端口
备注：  自定义
方法：  密码
用户名：默认是root
密码：  填写服务器的登录密码

请添加图片描述

新建完后双击或者右键点击连接

在这里插入图片描述

二、ubuntu基本环境配置

1.更新包列表：

  • 打开终端，输入以下命令：
sudoapt-get update

sudoapt upgrade

过程中需要输入 y 或者按 Enter 键确认安装

2. 安装英伟达显卡驱动

2.1 使用wget在命令行下载驱动包
wget https://cn.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/550.100/NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run

4090对应的驱动版本为550.100，不同型号的显卡请到英伟达官网查找下载链接：

https://www.nvidia.cn/Download/Find.aspx?lang=cn&QNF=1
2.2 更新软件列表和安装必要软件、依赖
sudoapt-get update

sudoapt-getinstall g++

sudoapt-getinstall gcc

sudoapt-getinstallmake
2.3 卸载原有驱动
sudoapt-get remove --purge nvidia*
  • 使用vim修改配置文件
sudovim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

按 i 键进入编辑模式,在文件尾增加两行：

blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

按 Esc 键退出编辑模式,输入 

:wq

保存并退出

  • 检查有没有写入成功
sudocat /etc/modprobe.d/blacklist.conf

在这里插入图片描述

  • 更新文件
sudo update-initramfs -u
  • 重启电脑：
sudoreboot

有时候重启时间较长，请耐心等待，重启后再次连接

2.4 安装驱动
  • 授予执行权限
sudochmod777 NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run
  • 执行安装命令
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run

安装过程中需按 Enter 键确认安装

  • 检测显卡驱动是否安装成功
nvidia-smi

在这里插入图片描述

2.4 安装CUDA
  • 使用wget在命令行下载安装包
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run

安装的显卡驱动版本是550.100，可以安装CUDA 12版本。可根据自己显卡版本选择合适的CUDA版本，查询链接：

https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-toolkit-release-notes/index.html
  • 授予执行权限
sudochmod777 cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run
  • 执行安装命令
sudo ./cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run

输入 accept 开始安装

在这里插入图片描述

注意这里要按 Enter 取消勾选第一个选项,因为之前已经安装了驱动

在这里插入图片描述
然后选择 Install 开始安装

2.5 环境变量配置
  • 以vim方式打开配置文件
sudovim ~/.bashrc

按 i 键进入编辑模式,在文件尾增加两行：
在文件尾中加入以下两行：

exportPATH="/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH"exportLD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

按 Esc 键退出编辑模式,输入 

:wq

保存并退出

  • 更新环境变量
source ~/.bashrc
  • 检测CUDA是否安装成功
nvcc -V

在这里插入图片描述

3. 安装conda

3.1 软件下载
wget-c https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh
  • 执行安装命令
bash Anaconda3-2023.03-1-Linux-x86_64.sh

一直按 Enter 之后输入 yes 确认

在这里插入图片描述

注意这里要按 Enter 确认安装位置 /root/anaconda3
如有更改，后续环境变量配置路径均需更改

在这里插入图片描述

3.2 设置环境变量
vim /etc/profile

按 i 键进入编辑模式,在末尾添加环境变量

exportPATH="~/anaconda3/bin:$PATH"

按 Esc 键退出编辑模式,输入 

:wq

保存并退出

vim ~/.bashrc

按 i 键进入编辑模式,在末尾添加环境变量

exportPATH="~/anaconda3/bin:$PATH"

按 Esc 键退出编辑模式,输入 

:wq

保存并退出

  • 刷新环境变量
source /etc/profile

source ~/.bashrc
  • 测试是否安装成功
conda -V

在这里插入图片描述

3.3 conda配置
  • 配置清华镜像源
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/
  • 设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes
  • 配置pip 镜像源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

三、Stable Diffusion+WebUI下载安装

1. Stable Diffusion+WebUI 下载与环境配置

1.1 环境准备
  • 安装 libgoogle-perftools4 和 libtcmalloc-minimal4 库。这两个库是 Google 开源的性能分析工具库，可以帮助优化程序性能
sudoapt-getinstall libgoogle-perftools4 libtcmalloc-minimal4 -y
  • 创建虚拟环境
conda create -n sd  python=3.10.6
1.2 源码修改及配置
  • 使用git克隆
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
  • 如果下载速度较慢可添加https://mirror.ghproxy.com/镜像源
git clone https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git

进入到 stable-diffusion-webui 文件夹内

cd stable-diffusion-webui

这时候直接

./webui.sh

启动脚本通常会出现各种各种的问题，主要原因是国内网络问题，以下是解决方法:

  • 解决安装依赖库速度慢报错问题：

使用Finalshell的文件管理功能
在这里插入图片描述

在

/root/stable-diffusion-webui/modules

文件夹中找到 

launch_utils.py

下的

prepare_environment()

函数，将其中涉及到 github 仓库的依赖，全部添加 

https://mirror.ghproxy.com/

镜像

按Ctrl+F查找

https://github.com/

全部替换成

https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/

如下图

在这里插入图片描述

Ctrl+S进行保存

  • 模型下载下载慢不成功问题：

引入镜像地址

exportHF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

写入到~/.bashrc中：

echo'export HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"'>> ~/.bashrc

刷新环境变量

source ~/.bashrc
  • 修改/root/stable-diffusion-webui/weiui.sh文件,将use_venv变量值改为0,意为使用当前环境进行安装

在这里插入图片描述

  • 如果是root用户还要将can_run_as_root变量值改为1在这里插入图片描述

2.Stable Diffusion+WebUI 安装

  • 进入虚拟环境
conda activate sd
  • 安装pytorch
pip3 installtorch==2.1.2 torchvision torchaudio --extra-index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
  • 安装环境
pip install-r requirements.txt
  • 启动脚本，会默认配置好项目环境，并安装好项目依赖包：
./webui.sh --port15026--listen --enable-insecure-extension-access --xformers

--port 15026: 设置服务器监听的端口为业务端口,默认端口是7860,这里设置为15026。
--listen: 让服务器监听网络连接。这样设置后,局域网内的其他计算机可以访问UI,如果配置了端口转发,互联网上的计算机也可以访问。
--enable-insecure-extension-access: 启用扩展标签,不考虑其他选项。

更多详细的命令行参数和设置请参考

https://profaneservitor.github.io/sdwui-docs/cli/

启动成功后，访问

http://主机IP:端口

在这里插入图片描述

四、模型下载(huggingface 的国内镜像)

这里介绍一种下载方法，其余方法请参考：

https://hf-mirror.com/

1. 下载hfd

hfd 是huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。

wget https://hf-mirror.com/hfd/hfd.sh
chmod a+x hfd.sh

2. 下载模型（例子： gpt2）

aptinstall aria2
aptinstall git-lfs

开始下载

./hfd.sh gpt2 --tool aria2c -x4

有些模型下载需要token,参数如下

--hf_username YOUR_HF_USERNAME --hf_token hf_***

token的获取:

https://huggingface.co/settings/tokens

(需要VPN)
下载完后将模型移动到

标签： 服务器 运维
本文转载自: https://blog.csdn.net/weixin_62798503/article/details/140625180
版权归原作者 ha chi mi 所有， 如有侵权，请联系我们删除。
登录后发布评论

“【保姆级教程】服务器Ubuntu22.04系统下的Stale diffusion+Webui部署安装”的评论:

还没有评论
关于作者
...
overfit同步小助手
文章同步
相关阅读

网络安全法-网络运行安全

使用selenium/drissionpage时如何阻止chrome自动跳转http到https

docker desktop 里部署的Open WebUI 管理员密码忘记了的处理方法

在ubuntu20.04中搭建onsite比赛运行环境

利用开源的低代码表单设计器FcDesigner高效管理和渲染复杂表单结构

Kafka学习笔记

【前端】浏览器输入url到页面呈现发生了什么？

文章导航