(一)Ubuntu22.04服务器端部署Stable-Diffusion-webui AI绘画环境

一、说明

cup型号: Intel(R) Celeron(R) CPU G1610 @ 2.60GHz

内存大小: 8G

显卡型号:NVIDIA P104-100
注意:系统睡眠问题

sudo systemctl mask sleep.target suspend.target hibernate.target hybrid-sleep.target

网卡设置

sudo vim /etc/netplan/50-cloud-init.yaml

network:

ethernets:

enp3s0:

dhcp4: false

addresses: [192.168.1.12/24]

optional: true

routes:

  • to: default

via: 192.168.1.1

nameservers:

addresses: [8.8.8.8,114.114.114.114]

version: 2

#sudo netplan apply
开放端口7860

sudo apt-get install iptables

sudo iptables -I INPUT -p tcp --dport 7860 -j ACCEPT

sudo iptables-save

#永久保持,重启不丢失

sudo apt-get install iptables-persistent

sudo netfilter-persistent save

sudo netfilter-persistent reload

sudo cat /etc/iptables/rules.v4

二、安装nvidia驱动

这将输出关于显卡的详细信息,包括制造商、型号和使用的内存量等。

sudo lshw -class display

*-display

description: 3D controller

product: GP104 [P104-100]

vendor: NVIDIA Corporation

physical id: 0

bus info: pci@0000:01:00.0

version: a1

width: 64 bits

clock: 33MHz

capabilities: pm msi pciexpress bus_master cap_list

configuration: driver=nouveau latency=0

resources: irq:27 memory:f6000000-f6ffffff memory:e0000000-efffffff memory:f0000000-f1ffffff

*-display

description: VGA compatible controller

product: Xeon E3-1200 v2/3rd Gen Core processor Graphics Controller

vendor: Intel Corporation

physical id: 2

bus info: pci@0000:00:02.0

logical name: /dev/fb0

version: 09

width: 64 bits

clock: 33MHz

capabilities: msi pm vga_controller bus_master cap_list rom fb

configuration: depth=32 driver=i915 latency=0 resolution=1600,900

resources: irq:28 memory:f7000000-f73fffff memory:d0000000-dfffffff ioport:f000(size=64) memory:c0000-dffff
禁用nouveau

编辑文件blacklist.conf:

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

在文件最后部分插入以下两行内容

blacklist nouveau

options nouveau modeset=0

更新系统

sudo update-initramfs -u

重启系统(一定要重启)

sudo reboot

验证nouveau是否已禁用

lsmod | grep nouveau

没有信息显示,说明nouveau已被禁用,接下来可以安装nvidia的显卡驱动。

下载驱动

wget https://us.download.nvidia.cn/XFree86/Linux-x86_64/550.135/NVIDIA-Linux-x86_64-550.135.run

sudo apt-get update

sudo apt-get remove nvidia-*

安装:

sudo chmod a+x NVIDIA-Linux-x86_64-550.135.run

sudo apt-get update

sudo apt-get install build-essential

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-550.135.run -no-x-check -no-nouveau-check -no-opengl-files

//只有禁用opengl这样安装才不会出现循环登陆的问题

-no-x-check:安装驱动时关闭X服务

-no-nouveau-check:安装驱动时禁用nouveau

-no-opengl-files:只安装驱动文件,不安装OpenGL文件

安装完毕之后

挂载Nvidia驱动:

modprobe nvidia
检查驱动是否安装成功:

nvidia-smi

还是重启一下吧,据说不用重启,以前没用 modprobe nvidia

三、安装Anaconda3,安装python环境

wget --user-agent="Mozilla" https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/archive/Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

chmod a+x Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

bash Anaconda3-2024.10-1-Linux-x86_64.sh

source ~/.bashrc

conda -V

conda config --set auto_activate_base false

配置清华源

删除之前的镜像源,恢复默认状态

conda config --remove-key channels

#添加镜像源

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

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/r

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

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2

#显示检索路径

conda config --set show_channel_urls yes

#显示镜像通道

conda config --show channels

虚拟环境创建

#创建

conda create -n sd python=3.10

#删除

conda remove -n sd --all

conda info --envs

#激活

conda activate sd

出错: EnvironmentNameNotFound: Could not find conda environment: sd

这个错误搞得时间较长喔,解决起来很简单,看下面

#先删除

conda remove -n sd --all

用下面创建,上面不行

#再次创建,不按照python,可以实现

conda create -n sd

再创建的环境中安装python,这样就搞定了上面的错误 ubuntu24没有这个问题

conda install python=3.10

#退出

conda deactivate

#查看已有环境

conda env list

python -m pip install --upgrade pip

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

四、也可以直接升级到python3.10.6

1、从官网下载源文件

wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.6/Python-3.10.6.tgz

2、安装

先安装依赖文件

sudo apt update

sudo apt install build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev libgdbm-dev libnss3-dev libssl-dev libreadline-dev libffi-dev libsqlite3-dev wget libbz2-dev
tar -zvxf Python-3.10.6.tgz

cd Python-3.10.6

./configure --enable-optimizations

make

sudo make install
如果上面不成功则可以,输入以下命令安装Python二进制文件

sudo make altinstall

3、验证安装是否成功

python3.10 --version

4、设置python的环境变量

#查找路径

which python3.10

sd@sd:~/tools/Python-3.10.6$ which python3.10

/usr/local/bin/python3.10

编辑

sudo vi ~/.bashrc

添加

alias python='/usr/local/bin/python3.10'

source ~/.bashrc

sd@sd:~$ python -V

Python 3.10.6

5、更新pip默认指向

rm /usr/bin/pip #如果原来有pip的链接先删除,没有的话,这步不用管。

sudo ln -s /usr/local/bin/pip3.10 /usr/bin/pip

pip -V

python -m pip install --upgrade pip

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

五、通过仓库直接安装cuda (不用安装)

conda search cudatoolkit

conda install cudatoolkit==11.8.0

六、安装cudnn(不用安装)

conda search cudnn

conda install cudnn==8.9.2.26

七、安装pytorch

不装,sd运行是会安装

八、安装 Stable Diffusionn

下载stable-diffusion-webui

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

下载模型

cd stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/

模型放在这里

启动sd

nohup ./webui.sh --listen --enable-insecure-extension-access --xformers --no-half-vae &

tail -f nohup.out

错误:Cannot locate TCMalloc. Do you have tcmalloc or google-perftool installed on your system? (improves CPU memory usage)

ps -aux | grep "webui.sh"

先安装这个

sudo apt-get install google-perftools

修改到国内镜像 sudo vi launch_utils.py

def prepare_environment():

torch_index_url = os.environ.get('TORCH_INDEX_URL', "https://download.pytorch.org/whl/cu121")

torch_command = os.environ.get('TORCH_COMMAND', f"pip install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --extra-index-url {torch_index_url}")

torch_index_url = os.environ.get('TORCH_INDEX_URL', "https://mirrors.aliyun.com/pytorch-wheels/cu121")

torch_command = os.environ.get('TORCH_COMMAND', f"pip install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 -f {torch_index_url}")

模型下载

用迅雷下载

磁力地址:

magnet:?xt=urn:btih:2daef5b5f63a16a9af9169a529b1a773fc452637&dn=v1-5-pruned-emaonly.ckpt&tr=udp%3a%2f%2ftracker.opentrackr.org%3a1337%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2f9.rarbg.com%3a2810%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.openbittorrent.com%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a6969%2fannounce&tr=https%3a%2f%2fopentracker.i2p.rocks%3a443%2fannounce&tr=http%3a%2f%2ftracker.openbittorrent.com%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.torrent.eu.org%3a451%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fopen.stealth.si%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2fvibe.sleepyinternetfun.xyz%3a1738%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker2.dler.org%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker1.bt.moack.co.kr%3a80%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.zemoj.com%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.tiny-vps.com%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.theoks.net%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.publictracker.xyz%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.monitorit4.me%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.moeking.me%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.lelux.fi%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.dler.org%3a6969%2fannounce&tr=udp%3a%2f%2ftracker.army%3a6969%2fannounce

相关推荐
孤廖1 天前
终极薅羊毛指南:CLI工具免费调用MiniMax-M2/GLM-4.6/Kimi-K2-Thinking全流程
人工智能·经验分享·chatgpt·ai作画·云计算·无人机·文心一言
8Qi815 天前
Stable Diffusion详解
人工智能·深度学习·stable diffusion·图像生成
DisonTangor16 天前
FIBO是首个基于长结构化描述训练、专为JSON设计的开源文本生成图像模型。
语言模型·自然语言处理·ai作画·开源
起个名字总是说已存在17 天前
stable-diffusion安装EasyPhoto启动报错解决
stable diffusion·ai绘画
hxj..17 天前
如何进行AI作图(架构图,流程图等)
人工智能·ai·ai作画
微学AI18 天前
内网穿透的应用-摆脱局域网!Stable Diffusion3.5 结合cpolar使用更方便
docker·stable diffusion·内网穿透
陈苏同学18 天前
Diffusion 到 Flow Matching ( 从 DDPM 到 Stable Diffusion ) 丝滑入门
stable diffusion
CaracalTiger18 天前
本地部署 Stable Diffusion3.5!cpolar让远程访问很简单!
java·linux·运维·开发语言·python·微信·stable diffusion
ai_xiaogui18 天前
AIStarter跨平台完工:Win/Mac/Linux一键部署Stable Diffusion
linux·macos·stable diffusion·aistarter·kritaai·跨平台部署
Coovally AI模型快速验证24 天前
未来已来:从 CVPR & ICCV 观察 2025→2026 年计算机视觉的七大走向
人工智能·深度学习·目标检测·计算机视觉·stable diffusion