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

一、ubuntu基本情况配置

1.更新包列表：

• 打开终端，输入以下下令：
  

1. sudo apt-get update

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1. sudo apt upgrade

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• 更新时间较长，请耐心等候
  

2. 安装英伟达显卡驱动

2.1 使用wget在下令行下载驱动包

1. wget https://cn.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/550.100/NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run

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2.2 更新软件列表和安装必要软件、依赖

1. sudo apt-get update
2. sudo apt-get install g++sudo apt-get install gccsudo apt-get install make

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2.2 卸载原有驱动

1. sudo apt-get remove --purge nvidia*

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• 1.使用vim修改配置文件
  

1. sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf

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• 2.按i键进入编辑模式,在文件尾增长两行：
  

1. blacklist nouveau
2. options nouveau modeset=0

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• 3.按esc键退出编辑模式,输入:wq生存并退出
  
• 4.更新文件
  

1. sudo update-initramfs -u

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• 5.重启电脑：
  

1. sudo reboot

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这里需要等一会才气连上
2.3 安装驱动

• 1.授予执行权限
  

1. sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run

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• 2.执行安装下令
  

1. sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run

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这里一直按回车就行，默认选择

• 3.检测显卡驱动是否安装乐成
  

1. nvidia-smi

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2.4 安装CUDA

1. wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run

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执行安装下令

1. sudo sh ./cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run

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• 1.输出accept开始安装
  
  
  
  
• 2.然后注意这里要按enter取消勾选第一个选项,因为之前已经安装了驱动
  
  
  
  
• 3.接着选择Install开始安装
  
  
  
  
• 4.安装完成
  
  
  
  

2.5 情况变量配置

• 1.以vim方式打开配置文件
  

1. sudo vim ~/.bashrc

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• 2.按i键进入编辑模式,在文件尾增长下面内容：
  

1. export PATH="/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH"
2. export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

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• 按esc键退出编辑模式,输入:wq生存并退出
  
• 3.更新情况变量
  

1. source ~/.bashrc

复制代码

• 4.检测CUDA是否安装乐成
  

1. nvcc -V

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二、安装miniconda情况

1. 下载miniconda3

1. wget https://mirrors.cqupt.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh

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2. 安装miniconda3

1. bash Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh -u

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直接一直enter键，到输入路径和yes
这边建议路径为：miniconda3
3. 切换到bin文件夹

1. cd miniconda3/bin/

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4. 输入pwd
获取路径

1. pwd

复制代码

复制这里的路径
5. 打开用户情况编辑页面

1. vim ~/.bashrc

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• 点击键盘I键进入编辑模式，在最下方输入以下代码
  

1. export PATH="/root/miniconda3/bin:$PATH"

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6. 重新加载用户情况变量

1. source ~/.bashrc

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7. 初始化conda

1. conda init bash

复制代码

1. source ~/.bashrc

复制代码

8.然后conda -V
要是正常就安装乐成了

1. conda -V

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3.3 conda配置

• 1.配置清华镜像源
  代码如下：
  

1. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
2. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
3. conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

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• 2.设置搜索时表现通道所在
  

1. conda config --set show_channel_urls yes

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• 3.配置pip 镜像源
  

1. pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

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二、Stable Diffusion+WebUI下载安装

1. Stable Diffusion+WebUI 下载与情况配置

1.1 情况准备

• 1.安装 libgoogle-perftools4 和 libtcmalloc-minimal4 库。这两个库是 Google 开源的性能分析工具库，可以资助优化步调性能
  

1. sudo apt-get install libgoogle-perftools4 libtcmalloc-minimal4 -y

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• 2.创建假造情况
  

1. conda create -n sd  python=3.10.6

复制代码

• 3.进入假造情况
  

1. conda activate sd

复制代码

1.2 源码修改及配置

• 1.使用git克隆
  

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

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• 2.这时候直接启动webui.sh脚本通常会出现各种各种的题目，重要原因是国内网络题目以下是一种解决方法:
  

在modules文件夹中找到 launch_utils.py 下的prepare_environment()函数，将此中涉及到 github 堆栈的依赖，全部添加 https://mirror.ghproxy.com/镜像,如下图

• 3.引入镜像所在，否则模型下载不乐成
  

1. export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

复制代码

• 4.写入到~/.bashrc中：
  

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

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• 5.修改weiui.sh文件,将use_venv变量值改为0,使用当前情况
  
  
  
  
• 6.如果是root用户还要将can_run_as_root变量值改为1
  
  
  
  

2.Stable Diffusion+WebUI 安装

• 1.启动脚本，会默认配置好项目情况，并安装好项目依赖包：
  

1. ./webui.sh --port 15026 --listen --enable-insecure-extension-access --xformers

复制代码

• 2.永久终端运行
  

1. nohup bash ./webui.sh --port 15040 --listen --enable-insecure-extension-access --xformers &

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相关参数表明
–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。如许设置后,局域网内的其他盘算机可以访问UI,如果配置了端口转发,互联网上的盘算机也可以访问。
–enable-insecure-extension-access: 启用扩展标签,不考虑其他选项。
更多详细的下令行参数和设置请参考
参考网址
https://profaneservitor.github.io/sdwui-docs/cli/

• 启动乐成后，访问http://主机IP:端口
  以下是安装插件和模型的界面展示：
  
  
  
  使用效果
  
  
  
  

三、模型下载(huggingface 的国内镜像)

1. 下载hfd

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

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

复制代码

2. 下载模型（例子： gpt2）

1. apt install aria2
2. apt install git-lfs

复制代码

• 开始下载
  

1. ./hfd.sh gpt2 --tool aria2c -x 4

复制代码

• 有些模型下载需要token,参数如下
  

1. --hf_username YOUR_HF_USERNAME --hf_token hf_***

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• token的获取:https://huggingface.co/settings/tokens(需要VPN)
  

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