jetson orin nano super AI模型部署之路（三）stable diffusion部署

先看一下部署后的界面和生成的图片。

在jetson orin nano super上部署stable diffusion比较简单，有现成的docker image和代码可用。

docker image拉取

使用的docker image是dustynv/stable-diffusion-webui，对于jetson orin nano super的jetpack6.2来说，使用r36.2.0版本就可以。

python 复制代码

docker pull dustynv/stable-diffusion-webui:r36.2.0

拉取后，使用如下命令启动docker container

bash 复制代码

sudo docker run --runtime nvidia --gpus all --net host --ipc host -it --name sd  -v /home:/home dustynv/stable-diffusion-webui:r36.2.0

启动stable diffusion webui

在这个docker image中，已经包含了stable diffusion webui的代码和tensorrt的extension。当前阶段我们默认只使用stable diffusion来部署，后续会对模型做tensorrt的加速。

bash 复制代码

cd /opt/stable-diffusion-webui && python3 launch.py \
  --data=/data/models/stable-diffusion \
  --enable-insecure-extension-access \
  --xformers \
  --listen \
  --port=7860

这样就启动了stable diffusion webui。然后就可以使用文生图、图生图、controlnet等工具了。这样启动默认使用的是0.0.0.0地址，可以直接通过局域网内其他计算机访问jetson的ip和port来打开。

对于8G的jetson orin nano super设备来说，建议把gnome桌面程序kill掉，可以节省600M左右的显存。

禁用桌面图形用户界面

如果内存不足，您可能需要尝试禁用Ubuntu桌面图形用户界面（GUI）。这将释放窗口管理器和桌面所占用的额外内存（对于Unity/GNOME约为800MB，对于LXDE约为250MB）。

在我的机器上，图形用户界面占用了450M左右的memory。将它关掉还是能省很多的memory的。一般我都是不用图形化的时候就先关掉，用的时候再打开。

可以临时禁用桌面，在控制台中运行命令，然后在需要时重新启动桌面：

bash 复制代码

$ sudo init 3     # 停止桌面
# 使用Ctrl+Alt+F1、F2等组合键让用户重新登录到控制台
$ sudo init 5     # 重新启动桌面

如果希望在重启后该设置仍然生效，可以使用以下命令来更改启动行为：

bash 复制代码

$ sudo systemctl set-default multi-user.target     # 启动时禁用桌面
$ sudo systemctl set-default graphical.target      # 启动时启用桌面