Docker部署Stable-Diffusion-webui

Docker部署Stable-Diffusion-webui

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前排提示:如果不想折腾,可直接跳到最后获取封装好的容器,一键运行 :D

前言

乘上AI生成的快车,一同看看沿途的风景。

启一个miniconda容器

docker run -itd -v 宿主机内SD项目路径:/tmp --gpus all --ipc host -p 7860:7860 continuumio/miniconda3:latest

打开容器:

docker exec -it 容器id bash cd /tmp

下载项目代码

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

注:如果搭了梯子也无法 git clone,可以直接下载 项目.zip 文件,然后在本地解压。

安装依赖

先安装 torch和更新setuptools,不然:在使用pip安装basicsr库的时候卡住在Preparing metadata (setup.py)。

pip install --upgrade pip setuptools wheel pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/你的cuda版本,比如:cu121

上面的 index-url 参考 pytorch 官方:

Start Locally | PyTorch

使用清华源安装 requirements_versions.txt :

pip install -r requirements_versions.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

使用阿里源安装 requirements.txt :

pip install -r requirements.txt -i https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple

注:清华源安装 requirements.txt 会出现报错:

 Preparing metadata (setup.py) ... error error: subprocess-exited-with-error × python setup.py egg_info did not run successfully. │ exit code: 1 ╰─> [26 lines of output] Traceback (most recent call last): File "/tmp/pip-install-_h0cg0e2/basicsr_f6e24d42eda94c67800f8a48e46b0e6a/setup.py", line 50, in get_hash from basicsr.version import __version__ File "/tmp/pip-install-_h0cg0e2/basicsr_f6e24d42eda94c67800f8a48e46b0e6a/basicsr/__init__.py", line 3, in <module> from .archs import * File "/tmp/pip-install-_h0cg0e2/basicsr_f6e24d42eda94c67800f8a48e46b0e6a/basicsr/archs/__init__.py", line 5, in <module> from basicsr.utils import get_root_logger, scandir File "/tmp/pip-install-_h0cg0e2/basicsr_f6e24d42eda94c67800f8a48e46b0e6a/basicsr/utils/__init__.py", line 3, in <module> from .img_process_util import USMSharp, usm_sharp File "/tmp/pip-install-_h0cg0e2/basicsr_f6e24d42eda94c67800f8a48e46b0e6a/basicsr/utils/img_process_util.py", line 1, in <module> import cv2 ModuleNotFoundError: No module named 'cv2' During handling of the above exception, another exception occurred: Traceback (most recent call last): File "<string>", line 2, in <module> File "<pip-setuptools-caller>", line 34, in <module> File "/tmp/pip-install-_h0cg0e2/basicsr_f6e24d42eda94c67800f8a48e46b0e6a/setup.py", line 139, in <module> write_version_py() File "/tmp/pip-install-_h0cg0e2/basicsr_f6e24d42eda94c67800f8a48e46b0e6a/setup.py", line 67, in write_version_py sha = get_hash() ^^^^^^^^^^ File "/tmp/pip-install-_h0cg0e2/basicsr_f6e24d42eda94c67800f8a48e46b0e6a/setup.py", line 53, in get_hash raise ImportError('Unable to get git version') ImportError: Unable to get git version [end of output] note: This error originates from a subprocess, and is likely not a problem with pip. error: metadata-generation-failed × Encountered error while generating package metadata. ╰─> See above for output. note: This is an issue with the package mentioned above, not pip. hint: See above for details.

下载模型

推荐在 Hugging Face 下载模型文件:

Stable Diffusion 2.1 版本:https://huggingface.co/stabilityai/stable-diffusion-2-1/tree/main

把文件下载到本地:(需要登录后才能下载)

注:如果网络不好,可以选择网盘地址(如果失效,和我联系 :D)。

最后,把下载到的模型文件放到./models/Stable-diffusion下。

运行 webui.py

打开 ./modules/launch_utils.py,添加https://ghproxy.com/def prepare_environment函数中的如下位置:

清空 ./repositories 文件夹内的所有文件(如果为空,可忽略),然后依次执行(顺序不要错):

git clone https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git "repositories/stable-diffusion-stability-ai" git clone https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git "repositories/k-diffusion" git clone https://github.com/salesforce/BLIP.git "repositories/BLIP" git clone https://github.com/sczhou/CodeFormer.git "repositories/CodeFormer"

运行 webui.py

可能的报错:ImportError: libGL.so.1: cannot open shared object file: No such file or directory

解决:

pip install opencv-python-headless

可能使用wsl2的同学会遇到一个问题:宿主机无法打开 127.0.0.1:7860

原因参考:使用 WSL 访问网络应用程序

参数对应代码:

modules/cmd_args.py里:

parser.add_argument("--listen", action="store_true", help="launch gradio with 0.0.0.0 as server name, allowing to respond to network requests")

webui.py里:

api.launch( server_name="0.0.0.0" if cmd_opts.listen else "127.0.0.1", ... )

注1: 对于同一个局域网下,不在宿主机上直接打开网页的同学,可以在你的主机浏览器里输入:

宿主机ip:7860

注2:如果要用CPU推理( :D ) ,可能出现报错:

RuntimeError: "xxx" not implemented for 'Half'

解决:启动 webui.py 的时候,再加上参数 --no-half

注3:如果报错 CUDA out of memory:

torch.cuda.OutOfMemoryError: CUDA out of memory. {省略一长串}. If reserved but unallocated memory is large try setting max_split_size_mb to avoid fragmentation. See documentation for Memory Management and PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF

解决:只需把 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:32可以加到系统环境变量里面:(镜像里我已加上)

接下来就可以愉快地生成图片啦!

资源消耗

生成图片分辨率设置为768(SD 2.0 使用 768*768 分辨率图片训练所得),8G显存已经无法满足生成需求,因此单张图片生成时间极其缓慢(花费31.8s):

Ubuntu平台:因为能使用更多显存,3060 12G的生成速度快于 3070 8G(其实也可能和WSL性能损耗有关)

最后得到一张效果较为不错的照片:

标醉里不知天在水,满船清梦压星河题

一键运行:

对于不想折腾的同学,可以直接下载我封装好的镜像:网盘地址

打开终端,运行如下命令:

cd 镜像名称.tar所在的路径 docker load -i wind_Stable_Diffusion_Webui.tar docker run -it --rm --gpus all --ipc host -p 7860:7860 wind/stable_diffusion_webui:v1 python webui.py

入股一键运行出现报错,可参考前面的详细教程。

—End

codegitdiffusionwebuiwebclonegithubdocpytorchdockerurlpythontpugpuicon生成速度salescpushare文件夹parsectogradioapistoreactionproxyandihuggingface文件下载hugging faceragstablediffusionsalesforce应用程序stable diffusion浏览器图片生成ai生成bash
  • 本文作者:李琛
  • 本文链接: https://wapzz.net/post-7983.html
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