Stable Diffusion WebUi云端部署配置记录

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Stable Diffusion WebUi云端部署配置记录。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

一、前言

业务逻辑:服务器部署sdwebui项目,远程浏览器访问ui界面。服务器可租用AutoDL的GPU服务器

服务器:租用AutoDL的GPU服务器,Linux

Stable Diffusion WebUi:作者AUTOMATIC1111,github项目地址GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI

二、云端部署、服务器部署

部署流程如下:

1、租用AutoDL服务器,创建虚拟环境

(1)租用服务器这里不说了,选择合适的GPU即可,AutoDL可以使用“无卡模式开机”,即不使用显卡,价格很便宜(0.1元/小时)。适合用来配置项目、下载模型、上传数据等不涉及模型运行(训练、推理)、不涉及GPU的准备工作。

Stable Diffusion WebUi云端部署配置记录,python,stable diffusion,服务器,AI作画开机后,点击JupiterLabStable Diffusion WebUi云端部署配置记录,python,stable diffusion,服务器,AI作画进入,点击“终端”Stable Diffusion WebUi云端部署配置记录,python,stable diffusion,服务器,AI作画进入命令行

(2)创建虚拟环境,在命令行中输入以下命令

# 构建一个虚拟环境名为:xxx,Python版本为3.10.6
conda create -n xxx python=3.10.6    

# 更新bashrc中的环境变量------租用AutoDL服务器需要多此一步,本地部署、自己服务器的不用
conda init bash && source /root/.bashrc

# 切换到创建的虚拟环境:xxx
conda activate xxx

# 验证Python版本
python -V
结果:3.10.6

***注意上述更新bashrc中的环境变量,每次启动AutoDL服务器均需要巡行此步骤***

conda常用命令:

创建虚拟环境:conda create -n xxx python=版本

激活虚拟环境:conda activate xxx

退出虚拟环境:conda deactivate

删除虚拟环境:conda remove -n xxx --all

查看已创建的环境:conda env list

2、部署Stable Diffusion WebUi项目文件

两种方法,一是git clone,另一个自己下载再上传

方法一,直接运行以下命令

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

方法二,在github中下载,再上传,项目地址如下:

(1)下载

GitHub - AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI

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(2)上传

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(3)解压

命令:unzip 下载的zip,例如 unzip clip-vit-large-patch14.tar.gz

3、准备clip-vit-large-patch14与一个checkpoint模型

clip-vit-large-patch14与checkpoint模型可以自己先下载好,也可在“第4步-安装依赖”中在线下载。这里的建议自己下载,在线下载速度慢,且需要魔法上网。

(1)这里的checkpoint模型选择了anything-v5-PrtRE.safetensors,1.99G,还算比较小。也可从C站(https://civitai.com/models,需要魔法上网)自行下载。

“anything-v5-PrtRE.safetensors”百度网盘链接如下

百度网盘

链接:https://pan.baidu.com/s/16fsiEwR2S1n3QQRk3OZMWw
提取码:vpgl

(2)clip-vit-large-patch14是clip模型,给图片和提示词建立关联用,sdwebui运行必不可少。下载位置

https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14  ,百度网盘链接如下

百度网盘

链接:https://pan.baidu.com/s/1B-A8uZEWqTwwC-fd43OYsw
提取码:xnq3

(3)下载后,checkpoint模型放在stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/下,clip-vit-large-patch14需要在stable-diffusion-webui/下新建openai文件夹, 并解压放在openai下

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4、安装依赖

在stable-diffusion-webui/目录下运行 pip install -r requirements.txt

在此过程中如果报错,一般是pip版本问题,可使用 pip install --upgrade pip 更新,然后再次运行pip install -r requirements.txt

另一个常见的报错是“Preparing metadata (setup.py) ...”,参考以下解决

此过程持续时间较长,耐心等待

5、运行SDwebui

在stable-diffusion-webui/ 下,运行:

python launch.py --port 6006

这里加了参数 --port 6006,将服务发布在6006端口,是因为AutoDL在公网开发的端口是6006,参考AutoDL帮助文档https://www.autodl.com/docs/port/

出现以下界面“Model loaded in ......”,说明服务已启动完毕,可以使用了

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在“容器实例”中点击“自定义服务”,即可打开webui界面。第一次打开的需要进行实名制认证。

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webui界面如图

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网址可以复制下来,发给其它人共同使用,手机端也可打开。

用完后,在命令行界面Ctrl+C,停止服务,关闭服务器或者切换到无卡模式。

三、插件、LoRA模型、存储空间等其它说明

1、插件

下好的插件放在extensions目录下,重启启动服务即可,这里放几个常用的插件

百度网盘

链接:https://pan.baidu.com/s/1XwcMyNGIT-K6htuAuTzRYw
提取码:gj9u

2、LoRA模型

Lora模型一般在100~300M左右,放在models/Lora/目录下,重启服务即可,Lora可在C站https://civitai.com/models(魔法上网)下,记得筛选(Filters-LoRA)

3、AutoDL存储空间分配

AutoDL分配的系统盘只有30G,数据盘有50G,SDwebui不算模型就将近25G,因此建议将模型放在数据盘(/root/autodl-tmp/),启动SDwebui的时候加入--ckpt命令,例如:

python launch.py --6006 --ckpt /root/autodl-tmp/模型文件名

这里给出AutoDL官方清理存储空间的帮助文档AutoDL帮助文档https://www.autodl.com/docs/qa1/文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-778770.html

到了这里,关于Stable Diffusion WebUi云端部署配置记录的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

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