服务器Ubuntu22.04系统下的Stale diffusion+Webui部署安装

• 一、ubuntu基本环境配置
• • • 1.更新包列表：
    • 2. 安装英伟达显卡驱动
    • • • 2.1 使用wget在命令行下载驱动包
        • 2.2 更新软件列表和安装必要软件、依赖
        • 2.2 卸载原有驱动
        • 2.3 安装驱动
        • 2.4 安装CUDA
        • 2.5 环境变量配置
• 二、安装miniconda环境
• • • 1. 下载miniconda3
    • 2. 安装miniconda3
    • 3. 切换到bin文件夹
    • 4. 输入pwd获取路径
    • 5. 打开用户环境编辑页面
    • 6. 重新加载用户环境变量
    • 7. 初始化conda
    • 8.然后conda -V要是正常就安装成功了
    • • • 3.3 conda配置
• 二、Stable Diffusion+WebUI下载安装
• • • 1. Stable Diffusion+WebUI 下载与环境配置
    • • • 1.1 环境准备
        • 1.2 源码修改及配置
    • 2.Stable Diffusion+WebUI 安装
• 三、模型下载(huggingface 的国内镜像)
• • • 1. 下载hfd
    • 2. 下载模型（例子： gpt2）

一、ubuntu基本环境配置

1.更新包列表：

• 打开终端，输入以下命令：

sudo apt-get update 

sudo apt upgrade 

• 更新时间较长，请耐心等待

2. 安装英伟达显卡驱动

2.1 使用wget在命令行下载驱动包

wget https://cn.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/550.100/NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run 

2.2 更新软件列表和安装必要软件、依赖

sudo apt-get update sudo apt-get install g++ sudo apt-get install gcc sudo apt-get install make 

2.2 卸载原有驱动

sudo apt-get remove --purge nvidia*  

• 1.使用vim修改配置文件

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

• 2.按i键进入编辑模式,在文件尾增加两行：

blacklist nouveau options nouveau modeset=0 

• 3.按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出
• 4.更新文件

sudo update-initramfs -u 

• 5.重启电脑：

sudo reboot 

这里需要等一会才能连上

2.3 安装驱动

• 1.授予执行权限

sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run 

• 2.执行安装命令

sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run 

这里一直按回车就行，默认选择

• 3.检测显卡驱动是否安装成功

nvidia-smi 

2.4 安装CUDA

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run 

执行安装命令

sudo sh ./cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run 

• 1.输出accept开始安装
  
• 2.然后注意这里要按enter取消勾选第一个选项,因为之前已经安装了驱动
  
• 3.接着选择Install开始安装
  
• 4.安装完成
  

2.5 环境变量配置

• 1.以vim方式打开配置文件

sudo vim ~/.bashrc 

• 2.按i键进入编辑模式,在文件尾增加下面内容：

export PATH="/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH" export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" 

• 按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出

• 3.更新环境变量

source ~/.bashrc 

• 4.检测CUDA是否安装成功

nvcc -V 

二、安装miniconda环境

1. 下载miniconda3

wget https://mirrors.cqupt.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh 

2. 安装miniconda3

bash Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh -u 

直接一直enter键，到输入路径和yes
这边建议路径为：miniconda3

3. 切换到bin文件夹

cd miniconda3/bin/ 

4. 输入pwd获取路径

pwd 

复制这里的路径

5. 打开用户环境编辑页面

vim ~/.bashrc  

• 点击键盘I键进入编辑模式，在最下方输入以下代码

export PATH="/root/miniconda3/bin:$PATH" 

6. 重新加载用户环境变量

source ~/.bashrc 

7. 初始化conda

conda init bash 

source ~/.bashrc 

8.然后conda -V要是正常就安装成功了

conda -V 

3.3 conda配置

• 1.配置清华镜像源
  代码如下：

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

• 2.设置搜索时显示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes 

• 3.配置pip 镜像源

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

二、Stable Diffusion+WebUI下载安装

1. Stable Diffusion+WebUI 下载与环境配置

1.1 环境准备

• 1.安装 libgoogle-perftools4 和 libtcmalloc-minimal4 库。这两个库是 Google 开源的性能分析工具库，可以帮助优化程序性能

sudo apt-get install libgoogle-perftools4 libtcmalloc-minimal4 -y 

• 2.创建虚拟环境

conda create -n sd  python=3.10.6 

• 3.进入虚拟环境

conda activate sd 

1.2 源码修改及配置

• 1.使用git克隆

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

• 2.这时候直接启动webui.sh脚本通常会出现各种各种的问题，主要原因是国内网络问题以下是一种解决方法:

在modules文件夹中找到 launch_utils.py 下的prepare_environment()函数，将其中涉及到 github 仓库的依赖，全部添加 https://mirror.ghproxy.com/镜像,如下图

• 3.引入镜像地址，否则模型下载不成功

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com  

• 4.写入到~/.bashrc中：

echo 'export HF_ENDPOINT="https://hf-mirror.com"' >> ~/.bashrc 

• 5.修改weiui.sh文件,将use_venv变量值改为0,使用当前环境
  

• 6.如果是root用户还要将can_run_as_root变量值改为1
  

2.Stable Diffusion+WebUI 安装

• 1.启动脚本，会默认配置好项目环境，并安装好项目依赖包：

./webui.sh --port 15026 --listen --enable-insecure-extension-access --xformers 

• 2.永久终端运行

nohup bash ./webui.sh --port 15040 --listen --enable-insecure-extension-access --xformers & 

相关参数解释
–port 15026: 设置服务器监听的端口为业务端口,默认端口是7860,这里设置为15026。
–listen: 让服务器监听网络连接。这样设置后,局域网内的其他计算机可以访问UI,如果配置了端口转发,互联网上的计算机也可以访问。
–enable-insecure-extension-access: 启用扩展标签,不考虑其他选项。

更多详细的命令行参数和设置请参考

参考网址
https://profaneservitor.github.io/sdwui-docs/cli/

• 启动成功后，访问http://主机IP:端口
  以下是安装插件和模型的界面展示：
  
  使用效果
  

三、模型下载(huggingface 的国内镜像)

1. 下载hfd

hfd 是huggingface 专用下载工具，基于成熟工具 git+aria2，可以做到稳定下载不断线。

wget https://hf-mirror.com/hfd/hfd.sh chmod a+x hfd.sh 

2. 下载模型（例子： gpt2）

apt install aria2 apt install git-lfs 

• 开始下载

./hfd.sh gpt2 --tool aria2c -x 4 

• 有些模型下载需要token,参数如下

--hf_username YOUR_HF_USERNAME --hf_token hf_*** 

• token的获取:https://huggingface.co/settings/tokens(需要VPN)