Ubuntu20.04摆设stable-diffusion-webui情况小记

Ubuntu20.04摆设stable-diffusion-webui情况小记

  
   Stable Diffusion web UI
A web interface for Stable Diffusion, implemented using Gradio library.
  前言

今天这篇算是工作学习条记吧，紧张纪录下stable-diffusion-webui开源项目安装过程中遇到的问题，Stable Diffusion 是一种基于深度学习的文本到图像天生模子，可以或许根据给定的文本形貌天生高质量的图像。它属于一种称为扩散模子（Diffusion Models）的天生模子，扩散模子在图像天生领域取得了显著的成果。
  stable-diffusion-webui 是一个开源项目，旨在为 Stable Diffusion 模子提供一个简便、用户友爱的 Web 界面。这个界面使得用户可以或许更方便地利用 Stable Diffusion 天生图像，进行各种设置调解，乃至利用 GPU 加速来提高天生服从。它本质上是一个基于 Python 的 Web 应用步伐，通常利用 Flask 或 FastAPI 作为后端框架，前端则是基于 HTML/CSS/JavaScript 实现的。
stable-diffusion-webui 作为一个开源项目标，它的安装过程已经被无数先行者实践过了，但是人们总会因为如许那样的原因遇到新的问题，大概是版本不对应，平台不熟悉、项目不熟悉、情况有问题等等，在我熬到半夜成功安装完一次以后，回过头来再看项目标 README 文件发现是那样的清晰，但是为什么在成功安装前踩了那么多坑呢？总结我遇到的坎坷有几点：英语不熟、Ubuntu恐惧、python混乱、操之过急。
所以我觉得把我安装的履历纪录下来照旧很有必要的，如许可以让我以后在类似的问题上少踩一些坑，安装背景是如许的，之前团队小伙伴也是用这个项目天生图，但是用的Windows版本，从 README 文件来看Windows版本在显卡驱动正常的情况下只需要 git clone 克隆库之后，运行 webui-user.bat 脚本即可，但是那台Windows设置不高，所以准备用新电脑再搭一次情况。
新入伍的电脑设置设置贼优秀：i9CPU32核、128G内存、Geforce RTX 4070Ti显卡、4TSSD硬盘，另有Windows10家庭版和Ubuntu20.04双系统，考虑抵家庭版系统的限制和分配给它的小硬盘空间，我们照旧决定在Ubuntu上重新摆设一套情况，首先在我的认知里高配显卡和Ubuntu就不搭，所以当我遇到找不到显卡需要安装驱动时就头大，固然如今来看这只是私见，但当时安装时并不知道，加上搜到的一些Ubuntu安装显卡驱动的繁琐教程，我走了一些弯路。
再有就是对英语的生疏感，导致检察README文件时有些急躁，有点胡乱一锅端的操作，另有就是要再安装一个新版本的Python解释器的恐惧，这也是导致我开始安装总遇到问题的紧张原因，当我梳理了python3-venv功能之后，根本明白了虚拟情况的隔离概念和利益，也就明白了这些安装命令的作用。
后视镜视角检察安装文档

首先分析我的电脑系统是Ubuntu20.04，这就决定我电脑默认的Python不符合要求，下面是具体步骤：

1. Automatic Installation on Linux
3. 1.Install the dependencies:
5. # Debian-based:
6. sudo apt install wget git python3 python3-venv libgl1 libglib2.0-0
7. # Red Hat-based:
8. sudo dnf install wget git python3 gperftools-libs libglvnd-glx
9. # openSUSE-based:
10. sudo zypper install wget git python3 libtcmalloc4 libglvnd
11. # Arch-based:
12. sudo pacman -S wget git python3

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先看这一段，一开始我准备一股脑全实行一遍，厥后发现只需要实行 sudo apt install wget git python3 python3-venv libgl1 libglib2.0-0 这一句即可，python3 是 Python 编程语言的第三版的实行文件， python3-venv 是一个用于创建 Python 3 虚拟情况的工具包， libgl1 是用于支持 OpenGL 的库，它提供了对图形硬件的低级接口，允许步伐利用硬件加速进行 2D 和 3D 图形的渲染，libglib2.0-0 是 GLib 库的核心部门，它是许多 Linux 应用步伐和工具的基础库之一，提供数据结构、内存管理、线程管理、文件 I/O、网络操作、正则表达式等功能，被广泛用于 GNOME 桌面情况和许多其他 C 应用步伐中。
稍微新一点的Ubuntu系统实行这个命令就安装好了，比如Ubuntu22.04系统，自带的Python版本就是Python3.10，而我当前的电脑系统Ubuntu20.04自带的Python版本是Python2.7和Python3.8，所以Python相关的软件默认安装的不符合条件，接着往下看。

1. If your system is very new, you need to install python3.11 or python3.10:
3. # Ubuntu 24.04
4. sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
5. sudo apt update
6. sudo apt install python3.11
8. # Manjaro/Arch
9. sudo pacman -S yay
10. yay -S python311 # do not confuse with python3.11 package
12. # Only for 3.11
13. # Then set up env variable in launch script
14. export python_cmd="python3.11"
15. # or in webui-user.sh
16. python_cmd="python3.11"

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原来这个项目需要的版本是Python3.11 大概 Python3.10，所以系统自带的Python3.8是不可的，这里开头有句提示，假如系统太新（比如Ubuntu24.04）就利用这些命令安装，而我们是因为系统太老所以要利用这些命令

1. sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
2. sudo apt update
3. sudo apt install python3.11
4. sudo apt install python3.11-venv # 这句原文档没有，我觉得安装对应版本的好一些

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这里补充关键的一点，对照上面所需的命令，应该额外安装一下 sudo apt install python3.11-venv 这个虚拟情况的软件，别的的重中之重是要实行 export python_cmd="python3.11"，大概在 webui-user.sh 文件中添加 python_cmd="python3.11"信息，我就是没看到这一步，导致Python安装混乱，耽误了几个小时，保举将设置放到文件中，一会告诉你这个文件在哪，接着往下看

1. 2.Navigate to the directory you would like the webui to be installed and execute the following command:
3. wget -q https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.sh
5. Or just clone the repo wherever you want:
7. git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

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这第二步给了两种方式，一种是直接下载脚本实行，另一种是直接clone一个库，我就是为了省事选了第一种，但又没设置python_cmd变量，导致下载过程中这种缺python库，所以这里保举第二种，直接在自定义位置克隆一个库，然后进入stable-diffusion-webui目录，打开文件webui-user.sh，添加python_cmd="python3.11"信息，继续往后看：

1. 3.Run webui.sh.
2. 4.Check webui-user.sh for options.

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第三步是实行 webui.sh 脚本，可以直接运行下载的脚本 ./webui.sh，也可以进入克隆的项目目录stable-diffusion-webui运行命令 ./webui.sh
第四步就是查抄用户参数了，我们手动添加了一个python_cmd="python3.11"，其着实 webui.sh 文件中用如许一段形貌：

1. #################################################
2. # Please do not make any changes to this file,  #
3. # change the variables in webui-user.sh instead #
4. #################################################

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而在webui-user.sh也有一些被注释的默认变量供我们修改：

1. #!/bin/bash
2. #########################################################
3. # Uncomment and change the variables below to your need:#
4. #########################################################
6. # Install directory without trailing slash
7. #install_dir="/home/$(whoami)"
9. # Name of the subdirectory
10. #clone_dir="stable-diffusion-webui"
12. # Commandline arguments for webui.py, for example: export COMMANDLINE_ARGS="--medvram --opt-split-attention"
13. #export COMMANDLINE_ARGS=""
15. # python3 executable
16. #python_cmd="python3"
18. # git executable
19. #export GIT="git"
21. # python3 venv without trailing slash (defaults to ${install_dir}/${clone_dir}/venv)
22. #venv_dir="venv"
24. # script to launch to start the app
25. #export LAUNCH_SCRIPT="launch.py"
27. # install command for torch
28. #export TORCH_COMMAND="pip install torch==1.12.1+cu113 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu113"
30. # Requirements file to use for stable-diffusion-webui
31. #export REQS_FILE="requirements_versions.txt"
33. # Fixed git repos
34. #export K_DIFFUSION_PACKAGE=""
35. #export GFPGAN_PACKAGE=""
37. # Fixed git commits
38. #export STABLE_DIFFUSION_COMMIT_HASH=""
39. #export CODEFORMER_COMMIT_HASH=""
40. #export BLIP_COMMIT_HASH=""
42. # Uncomment to enable accelerated launch
43. #export ACCELERATE="True"
45. # Uncomment to disable TCMalloc
46. #export NO_TCMALLOC="True"
48. ###########################################
49. python_cmd="python3.11"

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至此总结一下在Ubuntu20.04上设置情况的精简步骤

• 安装依赖
  

1. sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
2. sudo apt update
3. sudo apt install python3.11 python3.11-venv libgl1 libglib2.0-0

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• 在自定义位置克隆项目
  

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

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• 进入stable-diffusion-webui目录，在文件 webui-user.sh 中添加 python_cmd="python3.11" 信息
  
• 运行stable-diffusion-webui目录下的脚本文件 ./webui.sh
  

聊聊我踩的那些坑

前面形貌了怎样正确搭建情况，最后总结下来就寥寥几步，但是我却兜兜转转花了几个小时，下面聊聊我都踩了哪些坑，以及用到了哪些东西?
python3.11的安装

因为自己的私见，认为Python情况的混乱，所以在这里吃了亏，利用默认命令安装完发现是Python3.8版本，于是实行 sudo apt install python3.11 命令安装，但是因为没有导入情况变量 export python_cmd="python3.11"，导致实行脚本时各种报 “No module named pip” 错误，我乃至想删掉自带的Python2.7版本和Python3.8版本，还好是Deepseek劝住了我，不然我就全给它卸载了，但是因为找不到pip，指定安装也不好使，我又搞起来骚操作，将 /usr/bin/ 目录下的 python 和 python3都指向了 Python3.11，勉强解决了这个问题，但却引入了更大的麻。
重启之后打不开终端了，一些软件更新和图形界面话的东西也不好使了，经过几个小时的摸索我想起了DeepSeek劝我的话，岂非是因为系统的GNOME用到了他们，我赶紧将python和python3的软连接还原了，重启之后发现果然正常了。
当我意识到这个问题后，从头重新安装Python，指定了情况变量 python_cmd, 就没遇到这个贫苦了。
这里在安装Python3.11前有一句 sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa，是一条在 Ubuntu 系统中用于添加 PPA（Personal Package Archive，个人包存档）的命令，让你可以或许从该源中获取更新的软件包。deadsnakes 是一个非常流行的 PPA，提供了 Ubuntu 官方源中不包含的 Python 版本。例如，它提供了比默认 Ubuntu 存储库中更高版本的 Python（例如 Python 3.11、3.12）供用户安装。
这个项目利用 python3.11-venv 创建虚拟隔离情况，它是通过 文件系统隔离 和 情况变量设置 的方式实现虚拟情况的隔离。具体来说，虚拟情况会创建一个包含独立 Python 解释器和依赖包的目录，如许每个项目可以有自己的依赖和库，不会影响系统的全局情况或其他虚拟情况。
实行sudo apt update报错

每次实行软件查抄更新时总是报错以下错误

1. $ sudo apt update
2. 命中:2 http://ppa.launchpad.net/deadsnakes/ppa/ubuntu focal InRelease
3. 命中:1 https://packages.microsoft.com/repos/code stable InRelease
4. 获取:3 https://dl.google.com/linux/chrome/deb stable InRelease [1,825 B]
5. 错误:3 https://dl.google.com/linux/chrome/deb stable InRelease
6.   由于没有公钥，无法验证下列签名： NO_PUBKEY 32EE5355A6BC6E42
7. 命中:4 http://security.ubuntu.com/ubuntu focal-security InRelease
8. 命中:5 http://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu focal InRelease

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从错误信息来看，问题是由于缺少 Google Chrome 存储库的公钥（NO_PUBKEY 32EE5355A6BC6E42），导致无法验证软件包的签名。解决方法如下：
可以手动添加缺失的公钥 sudo apt-key adv --keyserver keyserver.ubuntu.com --recv-keys 32EE5355A6BC6E42
假如 keyserver.ubuntu.com 无法连接，可以实验其他密钥服务器，例如 sudo apt-key adv --keyserver hkp://keyserver.ubuntu.com:80 --recv-keys 32EE5355A6BC6E42
显卡驱动

运行启动脚本后找不到GPU显卡，报错如下：

1. ailsa@ailsa-Server:~$ ./webui.sh
3. ################################################################
4. Install script for stable-diffusion + Web UI
5. Tested on Debian 11 (Bullseye), Fedora 34+ and openSUSE Leap 15.4 or newer.
6. ################################################################
8. ################################################################
9. Running on ailsa user
10. ################################################################
12. ################################################################
13. Create and activate python venv
14. ################################################################
16. ################################################################
17. Launching launch.py...
18. ################################################################
19. glibc version is 2.31
20. Cannot locate TCMalloc. Do you have tcmalloc or google-perftool installed on your system? (improves CPU memory usage)
21. Python 3.8.10 (default, Jan 17 2025, 14:40:23)
22. [GCC 9.4.0]
23. Version: v1.10.1
24. Commit hash: 82a973c04367123ae98bd9abdf80d9eda9b910e2
25. Traceback (most recent call last):
26.   File "launch.py", line 48, in <module>
27.     main()
28.   File "launch.py", line 39, in main
29.     prepare_environment()
30.   File "/home/ailsa/stable-diffusion-webui/modules/launch_utils.py", line 387, in prepare_environment
31.     raise RuntimeError(
32. RuntimeError: Torch is not able to use GPU; add --skip-torch-cuda-test to COMMANDLINE_ARGS variable to disable this check

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按照步伐人的直觉来看是驱动有问题，关于装驱动我照旧有点恐惧的，之前折腾各个Ubuntu系统版本的时候没少花费时间，我的程度也就保持在用驱动精灵给Windows安装驱动的阶段，说是给Ubuntu安装显卡驱动实属有点强人所难了，我不停以为Ubuntu不需要太强劲的显卡，好显卡都是给打游戏准备的，不外最近的AI兴起确实给了NVIDIA显卡更广阔的应用空间，然后我就搜索Ubuntu安装NVIDIA显卡驱动的教程，看了大片大片天花乱坠的众多命令之后我真的傻眼了，一个都不想敲。
厥后我发现了 ubuntu-drivers，它是 Ubuntu 系统中一个非常实用的命令行工具，紧张用于自动检测硬件设备，并保举、安装合适的驱动步伐，特别是针对显卡、无线网卡等设备的驱动。
安装方法如下：

1. sudo apt update
2. sudo apt install ubuntu-drivers-common

复制代码

利用方法也极其简朴，直接一条命令 sudo ubuntu-drivers autoinstall，会根据系统检测到的硬件情况，自动选择并安装最合适的驱动，无需手动指定。
安装完之后重启，显卡居然好了，丝滑到让人难以置信。
内存优化

显卡问题解决好后，启动时报出一条警告
   Cannot locate TCMalloc. Do you have tcmalloc or google-perftool installed on your system? (improves CPU memory usage)
  这个警告是提示你没有安装 TCMalloc（Thread-Caching Malloc），它是 Google 提供的一种内存分配器，可以或许提高步伐的内存利用服从，尤其在多线程情况下表现较好。虽然它不是必需的，但它可以资助改善步伐的内存利用服从，尤其是在利用 stable-diffusion 这类内存密集型应用时。
解决办法如下：

• 安装 google-perftools（其中包罗 TCMalloc）
  
  1. sudo apt update
  2. sudo apt install google-perftools

  复制代码
• 设置情况变量
  安装完成后，大概需要设置情况变量，以便 Python 和其他步伐可以或许找到 TCMalloc 库。你可以通过设置 LD_PRELOAD 来加载 TCMalloc 库。
  
  1. export LD_PRELOAD="/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtcmalloc_minimal.so.4"

  复制代码
  也可以将此命令添加到你的 .bashrc 或 .bash_profile 文件中，以便每次启动终端时自动加载。
  
  1. echo 'export LD_PRELOAD="/usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtcmalloc_minimal.so.4"
  2. ' >> ~/.bashrcsource ~/.bashrc

  复制代码
• 验证安装
  确保 TCMalloc 已正确安装，可以通过运行以下命令来验证：
  
  1. ldd $(which python3) | grep tcmalloc

  复制代码
  假如看到类似以下输出，分析 TCMalloc 已加载：
  
  1. libtcmalloc_minimal.so.4 => /usr/lib/x86_64-linux-gnu/libtcmalloc_minimal.so.4 (0x00007ff0e879e000)

  复制代码
• 重起步伐
  完成以上步骤后，你可以重新运行 webui.sh 脚本，就不会再看到关于 TCMalloc 的警告。
  

网络问题

解决完了内存又遭遇了网络问题，因为下载的库和资源多是 google.com 域名下的，为了更好的下载所以设置了代理访问，但是遭遇了以下错误

1. ################################################################
2. Launching launch.py...
3. ################################################################
4. Python 3.11.11 (main, Dec  4 2024, 08:55:08) [GCC 9.4.0]
5. Version: v1.10.1
6. Commit hash: 82a973c04367123ae98bd9abdf80d9eda9b910e2
7. Launching Web UI with arguments:
8. Traceback (most recent call last):
9.   File "/home/ailsa/stable-diffusion-webui/workspace/stable-diffusion-webui/launch.py", line 48, in <module>
10.     main()
11.   File "/home/ailsa/stable-diffusion-webui/workspace/stable-diffusion-webui/launch.py", line 44, in main
12.     start()
13.   File "/home/ailsa/stable-diffusion-webui/workspace/stable-diffusion-webui/modules/launch_utils.py", line 465, in start
14.     import webui
15.   File "/home/ailsa/stable-diffusion-webui/workspace/stable-diffusion-webui/webui.py", line 13, in <module>
16.     initialize.imports()
17.   File "/home/ailsa/stable-diffusion-webui/workspace/stable-diffusion-webui/modules/initialize.py", line 23, in imports
18.     import gradio  # noqa: F401
19.     ^^^^^^^^^^^^^
20.   File "/home/ailsa/stable-diffusion-webui/workspace/stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.11/site-packages/gradio/__init__.py", line 3, in <module>
21.     import gradio.components as components
22.   File "/home/ailsa/stable-diffusion-webui/workspace/stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.11/site-packages/gradio/components/__init__.py", line 1, in <module>
23.     from gradio.components.annotated_image import AnnotatedImage
24.   File "/home/ailsa/stable-diffusion-webui/workspace/stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.11/site-packages/gradio/components/annotated_image.py", line 12, in <module>
25.     from gradio import utils
26.   File "/home/ailsa/stable-diffusion-webui/workspace/stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.11/site-packages/gradio/utils.py", line 353, in <module>
27.     class AsyncRequest:
28.   File "/home/ailsa/stable-diffusion-webui/workspace/stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.11/site-packages/gradio/utils.py", line 372, in AsyncRequest
29.     client = httpx.AsyncClient()
30.              ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
31.   File "/home/ailsa/stable-diffusion-webui/workspace/stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.11/site-packages/httpx/_client.py", line 1395, in __init__
32.     proxy_map = self._get_proxy_map(proxies, allow_env_proxies)
33.                 ^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^^
34.   File "/home/ailsa/stable-diffusion-webui/workspace/stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.11/site-packages/httpx/_client.py", line 216, in _get_proxy_map
35.     return {
36.            ^
37.   File "/home/ailsa/stable-diffusion-webui/workspace/stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.11/site-packages/httpx/_client.py", line 217, in <dictcomp>
38.     key: None if url is None else Proxy(url=url)
39.                                   ^^^^^^^^^^^^^^
40.   File "/home/ailsa/stable-diffusion-webui/workspace/stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.11/site-packages/httpx/_config.py", line 336, in __init__
41.     raise ValueError(f"Unknown scheme for proxy URL {url!r}")
42. ValueError: Unknown scheme for proxy URL URL('socks://127.0.0.1:7891/')

复制代码

我安装了pip install httpx==0.22.0不好使，厥后在这个官方的issue里找到了答案 unset ALL_PROXY
无法打开系统设置和网络设置

因为安装项现在完备的更新了一遍系统，发现缺了一些东西，这里提到的便是其中两项，重新安装GNOME控制中心就好了

1. sudo apt update
2. sudo apt install --reinstall gnome-control-center

复制代码

查询GPU利用情况

系统自带的性能检察器中没有GPU信息，所以按照下面步骤，将系统信息表现到顶部的状态条上，先安装必要软件和扩展

1. sudo apt update
2. sudo apt install gnome-tweaks
3. sudo apt install gnome-shell-extension-system-monitor

复制代码

接着按下 Alt + F2，输入 r，然后按回车，查抄扩展是否已启用，需重新打开 GNOME Tweaks，方法如下：
方法 1：通过应用菜单搜索， 按下 Super 键（Windows 键），在搜索栏中输入 Tweaks 或 优化，然后点击打开。
方法 2：通过终端启动 gnome-tweaks
总结

• Ubuntu20.04添加Python3.11软件源的方法是 sudo add-apt-repository ppa:deadsnakes/ppa
  
• 安装Python情况和依赖利用命令 sudo apt install python3.11 python3.11-venv libgl1 libglib2.0-0
  
• 安装NVIDIA显卡驱动的命令 sudo ubuntu-drivers autoinstall
  
• 取消代理的方法 unset HTTP_PROXY、unset HTTPS_PROXY 或 unset ALL_PROXY
  

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