facechain环境部署

环境安装

powershell 复制代码
# 创建虚拟环境facechain
conda create -n facechain python=3.8
conda activate facechain
# 克隆
GIT_LFS_SKIP_SMUDGE=1 git clone https://github.com/modelscope/facechain.git --depth 1
# 安装第三方库
cd facechain
pip install -r requirements.txt
pip install -U openmim
# 设置所需的CUDA,因为安装了多个版本的CUDA
export PATH=/home/xxx/.local/cuda-11.7/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=LD_LIBRARY_PATH:/home/xxx/.local/cuda-11.7/lib64
export CUDA_HOME=/home/xxx/.local/cuda-11.7
# 安装mmcv
mim install mmcv-full==1.7.0

webui的运行方式

  • app.py文件增加临时文件存放位置,因为多个人使用同一个服务,gradio的临时文件会存放在/tmp/gradio下存在权限问题。

    python 复制代码
     import tempfile
     tempfile.tempdir = './tmp'
  • app.py文件修改modelscope和huggingface的目录

    python 复制代码
    	import os
    	os.environ['MODELSCOPE_CACHE'] = '/opt/buty/work/modelscope'
    	os.environ['HF_HOME'] = '/opt/buty/work/huggingface'
    	os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
  • snapdown 文件的路径使用临时文件存放位置还是有问题,需要修改/tmp/snapdown/目录的权限

    powershell 复制代码
    sudo chmod -R 777 /tmp/snapdown/
  • 运行脚本

    powershell 复制代码
        python app.py

命令行交互界面的运行方式

  • train_text_to_image_lora.py文件修改modelscope和huggingface的目录

    python 复制代码
    	import os
    	os.environ['MODELSCOPE_CACHE'] = '/opt/buty/work/modelscope'
    	os.environ['HF_HOME'] = '/opt/buty/work/huggingface'
    	os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0'
  • 模型训练

    python 复制代码
    PYTHONPATH=. sh train_lora.sh "ly261666/cv_portrait_model" "v2.0" "film/film" "./imgs" "./processed" "./output"
  • 推理

    python 复制代码
    python run_inference.py

pycharm的运行方式

复制代码
train_text_to_image_lora.py脚本Edit Configurations设置:
Name:accelerate.commands.launch
Run:facechain module accelerate.commands.launch
Parameters:
		facechain/train_text_to_image_lora.py
		--pretrained_model_name=ly261666/cv_portrait_model
		--revision=v2.0
		--sub_path=film/film
		--train_data_dir=./imgs
		--output_dataset_name=./processed
		--output_dir=./output
Working directory:/opt/buty/work/facechain
Environment variables:
        CUDA_VISIBLE_DEVICES:0
		PYTHONPATH: .

参考资料
modelscope/facechain

相关推荐
喆星时瑜1 天前
ComfyUI本地部署Stable Diffusion:核心组件(Python、PyTorch、CUDA)版本与显卡配置全指南
pytorch·python·stable diffusion
CV视觉2 天前
智能体综述:探索基于大型语言模型的智能体:定义、方法与前景
人工智能·语言模型·chatgpt·stable diffusion·prompt·aigc·agi
DIY机器人工房3 天前
要解决 ESP32 与 STM32 之间 LoRa 通信无应答的问题,可从以下硬件、软件、参数匹配三个维度逐一排查:
stm32·单片机·嵌入式硬件·lora·嵌入式·diy机器人工房
leafff12314 天前
Stable Diffusion在进行AI 创作时对算力的要求
人工智能·stable diffusion
leafff12314 天前
Stable Diffusion进行AIGC创作时的算力优化方案
人工智能·stable diffusion·aigc
ding_zhikai15 天前
stable-diffusion试验2-像素人物帧动画2(含 AnimeEffects 简易教程 等)
stable diffusion
ding_zhikai15 天前
SD:在一个 Ubuntu 系统安装 stable diffusion ComfyUI
linux·ubuntu·stable diffusion
ding_zhikai16 天前
stable-diffusion试验2-像素人物帧动画1
stable diffusion
wg262716 天前
Stable Diffusion 安装教程(详细)_stable diffusion安装
stable diffusion
weiwei2284416 天前
ControlNet——AI图像生成的“精准操控工具”
stable diffusion·controlnet