环境前提
系统环境ubuntu20.04
uname -a
nvida cuda显卡驱动默认已经安装成功
nvidia-smi
安装配置docker
upgrade系统
更新系统依赖：
apt-get upgrade
卸载之前的Docker环境
确认是否之前安装过docker并卸载：
sudo apt-get remove docker docker-engine docker.io containerd runc
安装相关工具并添加docker 阿里云源
#安装相关工具
sudo apt-get install apt-transport-https ca-certificates curl gnupg-agent software-properties-common
#添加阿里云的docker GPG密钥
curl -fsSL http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu/gpg | sudo apt-key add -
#添加阿里镜像源
sudo add-apt-repository "deb [arch=amd64] http://mirrors.aliyun.com/docker-ce/linux/ubuntu $(lsb_release -cs) stable"
#更新
sudo apt-get update
安装docker
sudo apt-get install -y docker-ce
启动并查看docker运行状态：
sudo systemctl restart docker
sudo systemctl status docker
5. 配置镜像加速器
注：这一部步基本可以忽略，因为没有使用国外dockerhub镜像！
sudo mkdir -p /etc/docker
sudo tee /etc/docker/daemon.json <<-'EOF'
{
"registry-mirrors": ["https://7zk8hbh7.mirror.aliyuncs.com"]
}
EOF
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
安装配置nvidia-docker2
配置nvidia-docker2仓库
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/gpgkey | sudo apt-key add -
distribution=$(. /etc/os-release;echo $ID$VERSION_ID)
curl -s -L https://nvidia.github.io/nvidia-docker/$distribution/nvidia-docker.list | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-docker.list
sudo apt-get update
安装nvidia-docker2并重启docker服务
安装nvidia-docker2包
sudo apt-get install -y nvidia-docker2
sudo pkill -SIGHUP dockerd
安装完成后需要重启docker:
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl restart docker
运行cuda镜像验证是否安装成功
sudo docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:11.6.2-base-ubuntu20.04 nvidia-smi
能输出cuda相关信息安装成功：
Docker运行stable diffusion webui
登陆私有仓库并加载stable diffusion webui镜像：
注：我这里用的腾讯云的tcr的私有仓库同步的siutin/stable-diffusion-webui-docker镜像：
docker login xxxx.tencentcloudcr.com --username 'tcr$xxxx-read' --password xxxxxx
docker pull xxxxx.tencentcloudcr.com/xxxx/stable-diffusion-webui-docker:latest-cuda
已经吐槽过tcr仓库的username tcr$的方式…恩 还有我想方便绑定子账号的需求…不知道什么时候会排期：
本地宿主机创建models outputs目录
创建本地挂载目录，并chmod设置文件夹权限：
mkdir -p /data/stable-diffusion-webui-docker&&cd /data/stable-diffusion-webui-docker
mkdir models outputs
sudo chmod 775 -R models outputs
上传或者下载models 到models目录！
启动stable-diffusion-webui实例
Docker 后台启动stable-diffusion-webui
docker run -it -d --name zhangpeng -p 7860:7860 --gpus all --network host -v /data/stable-diffusion-webui/models:/app/stable-diffusion-webui/models -v /data/stable-diffusion-webui/outputs:/app/stable-diffusion-webui/outputs --rm xxxx.tencentcloudcr.com/xxxx/stable-diffusion-webui-docker:latest-cuda bash webui.sh --share --listen
参数说明：
-d 后台启动
-it -i 是交互 -t是分配终端
–name 实例名
-p 指定端口映射，格式为：宿主机端口:容器端口
-v 绑定一个卷
–network 网络模式 参数有host bridge
webui.sh参数
–listen --api --port xxx端口
–device-id 显卡ID
查看容器运行状态：
docker logs -f zhangpeng
注： 由于我这里没有模型，挂载本地models空目录会报错，这里演示没有挂载dodels目录，会自动下载
web访问测试
自定义用户名密码方式：
注：先停止实例docker stop zhangpeng文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-484710.html
docker run -it -d --name zhangpeng -p 7860:7860 --gpus all --network host -v /data/stable-diffusion-webui/models:/app/stable-diffusion-webui/models -v /data/stable-diffusion-webui/outputs:/app/stable-diffusion-webui/outputs --rm xxx.tencentcloudcr.com/xxxx/stable-diffusion-webui-docker:latest-cuda bash webui.sh --share --listen --gradio-auth zhangpeng:abc@1234
当然了也可以docker-compose的方式启动，这里就简单跑一下了！文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-484710.html
到了这里，关于Ubuntu20.4 docker运行stable diffusion webui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！
![Stable Diffusion WebUI 安装记录[Ubuntu服务器]](https://imgs.yssmx.com/Uploads/2024/04/848382-1.png)
