루트 접근 및 네트워크 없이 학교 고성능 GPU를 이용해 안정적인 확산을 실행하는 방법-리눅스-php.cn

루트 접근 및 네트워크 없이 학교 고성능 GPU를 이용해 안정적인 확산을 실행하는 방법

PHPz

풀어 주다： 2024-07-19 00:30:09

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816명이 탐색했습니다.

如何在没有 root 权限和网络的情况下使用学校高性能 GPU 运行 stable diffusion

众所周知，stablediffusion通常笔记本gpu是带不动的。说是起码须要4GB的GPUVRAM,但想要“正常速率(1)”使用根本不够。想用云？cloudgpu租用有的价钱倒是可以接受，而且通常也不给存文件，再开个cloudstorage又是一笔开销，且文件传来传去很麻烦。所以我(主要是我导师）为了省钱决定用中学的gpu。

(1)不谈GPU机型速率大约参考:我的GPU2GB:一张图3分钟linux使用代理服务器linux系统编程，友AGPU6GB:一张图50s，友BGPU32GB:一张图2S...

中学的GPU性能还是挺好的鸟哥的linux私房菜，而且没有root权限啊！驱动也不是想更新才能给你更新的！更烦的是我连的机器连个网还得代理（这是我下载sd过程中遇见的最麻烦的事情）。

鉴于我还没看到有谁用linuxconda绕开各类root权限问题+proxy问题装过SD，以下我分享一下我的stablediffusionwebui安装经验。此经验应当同样适用于须要linuxconda没有权限和代理问题的同事。

*我的机器是LinuxCentOS(Redhat)，NVidiaGPU

**我指的安装sd是指安装这个github上比较流行的AUTOMATIC1111的webgui:

***我在美国

****我不是学CS的如有不专业之处请拜谢，不喜勿喷，仅分享经验

安装prerequisite:

（1）GPU够大吗（显存起码4GB)?不够就别费力了，去huggingface上用免费乞丐版吧（真心）。

（2）请复查你机器的CUDAdrive版本（由于torch要用到）按照我的经验10.几的应当是用不了的，不管哪些torchcuda组合都不行...CUDA11及以上的兼容性都不错，我装的torch写的适配cu117虽然我11.2也能用。（前面安装torch,CUDA版本兼容性出问题的可以尝试不同版本组合，在launch.py里改下载路径）

linux使用代理服务器_linux代理服务_linux代理服务器软件

1.首先用gitclone这个repo（git没有的话装git哈；git须要设置代理能够联网的请看步骤4）

<code class=" language-javascript"></code>

로그인 후 복사

2.由于我没有root权限下载各类包我须要使用conda（我的情况得用miniconda）。具体参考这儿其实就是自动下载anaconda/miniconda安装包(wget一下哪些的)并安装

3.下载好后创造你的conda环境（python3.10.6不能少哦）

<code class=" language-javascript"></code>

로그인 후 복사

4.（没有须要设置proxy联网的伙伴可以省略此步骤）这时侯通常来说就可以开始下载了，而且须要设置网路代理的伙伴可能须要检测如下几个地方有没有如下设置:

~/.bashrc（设置环境，负责通常意义上的联网...）

<code class=" language-javascript"></code>

로그인 후 복사

~/.condarc（负责condainstall之类的联网...通常来说在这个位置）

linux代理服务_linux使用代理服务器_linux代理服务器软件

으아악

git 네트워킹

으아악

또한 다양한 패키지를 다운로드하는 데 필요한 pipinstall도 인터넷에 연결되어 있어야 하며 launch.py 파일에 있습니다.

첫 번째로 변경해야 할 곳은 defrun_pip 위, 129번째 줄 부근입니다

으아악

두 번째로 변경해야 할 곳은 defprepare_environment의 228라인 부근에 있는 토치를 다운로드하는 것입니다

으아악

5. 이론적으로는 다운로드를 시작할 수 있지만 다음 사항만 필요합니다.

linux代理服务器软件_linux代理服务_linux使用代理服务器

으아악

* 참고: bashwenui.sh를 사용하여 설치하지만, 동일한 디렉터리에 launch.py를 설치하려면 Python의 가상 환경을 사용합니다. 콘다에서는 큰 차이가 없을지도 모른다고 생각해서 launch.py를 직접 실행했는데 옆에 이상한 오류가 많이 나타나서 환경을 여러번 재설정하게 되었기 때문에 사용을 적극 권장합니다. conda.bashwebui.sh를 사용하면 Python 가상 환경에 설치할 수 있습니다. launch.py를 직접 실행하지 마세요!

하지만 나에게는 함정으로의 여정이 이제 막 시작되었습니다. . .

다음은 내 함정과 해결 방법 중 일부입니다(경험 공유만Linux는 프록시 서버를 사용합니다, 내 솔루션은 의미가 없으며 결국 작동합니다! 하하!)

1.gfpgan 다운로드가 어렵습니다

"런타임 오류:gfpgan을 설치할 수 없습니다."

네트워크 문제인거 같은데 프록시 문제인거 같은데 뭐가 문제인지 모르겠네요. (해외에서 이런 문제가 있으신 분들은 참고해주세요. [인터넷] 문제일 수도 있습니다.

내 솔루션: 먼저 launch.py에서 gfpgan 다운로드 코드를 주석 처리하세요

으아악

linux使用代理服务器_linux代理服务器软件_linux代理服务

그런 다음 자동으로 다운로드를 시도합니다(프록시가 필요한 경우 --proxy=프록시 주소를 추가하는 것을 잊지 마세요)

으아악

그래도 작동하지 않으면 오류 보고서를 살펴보고 누락된 부분을 채워보겠습니다. conda에서 numpy를 다시 설치하고, pip, git, setuptools, cython을 업데이트했는데... 마침내 작동했습니다(git인 것 같아요). numpy보다 낫습니다) 중요) 여전히 자동으로 설치되지만 사용하지 못하는 것보다는 낫습니다.

참조:

2.stabilityai

의 stablediffusion을 다운로드하는 동안 오류가 발생했습니다.

설치 시 "런타임 오류:StableDiffusion'shash를 확인할 수 없습니다"

내 해결 방법: conda에서 git 업데이트(저는 1.8을 사용했는데 2로 업데이트하면 괜찮을 것 같습니다.)

참조:

이 시점에서는 모델을 다운로드하는 데 문제가 없습니다. 다음은 기타 간단한 버그입니다.

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