硬件平台：3A主机（内存16G）
显卡：AMD RX6700 XT 12GB 华擎幻影电竞
处理器：AMD R5 3500X 6C6T
主板： 华硕TUF B450M-PRO GAMING
- 安装Ubuntu22.04.2 LTS系统
更换系统源、安装基本环境
安装git、vim
1. 首先备份一下源列表文件
cp /etc/apt/sources.list /etc/apt/sources.list.bak
2.然后编辑修改为清华源
sudo gedit sources.list
-------------------删掉原来全部内容，把下面这段复制进去，最后记得保存！！！----------------------------------------
# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
# # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
deb http://security.ubuntu.com/ubuntu/ jammy-security multiverse main universe restricted
# deb-src http://security.ubuntu.com/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
# 预发布软件源，不建议启用
# deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
# # deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-proposed main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates multiverse main universe restricted
3.最后关闭文本编辑器，执行以下3个命令：
sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install wget git vim python3-pip python3-venv
4.Ubuntu修改pypi源为豆瓣（强烈建议用豆瓣，如果你用其他源–例如清华源，曾出现过 找不到gfpgan等核心依赖的情况）,复制以下整行命令，执行即可
sudo mkdir ~/.pip&&sudo touch ~/.pip/pip.conf&&echo -e '[global]\nindex-url=https://pypi.douban.com/simple\ntimeout = 6000\n[install]\ntrusted-host=pypi.douban.com\n#disable-pip-version-check = true' > ~/.pip/pip.conf
安装对应Ubuntu 22.04版本的A卡驱动（ROCm=5.6）
wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/5.6.1/ubuntu/jammy/amdgpu-install_5.6.50601-1_all.deb
sudo apt-get install ./amdgpu-install_5.6.50601-1_all.deb
---------------注意！！！如果你是其他Ubuntu系统版本，需要自己根据版本号，去这个链接找：http://repo.radeon.com/amdgpu-install/
安装Rocm
1.安装Rocm和rocm-smi-lib【需要使用其他包的可以用这个命令查出来有哪些包可以装sudo amdgpu-install --list-usecase】
sudo amdgpu-install --no-dkms
sudo apt-get install rocm-smi-lib
2.添加调用权限
sudo usermod -a -G video $LOGNAME
sudo usermod -a -G render $LOGNAME
3.使用以下3个命令检查ROCm环境是否安装成功
/opt/rocm/bin/rocm-smi
/opt/rocm/bin/rocminfo
/opt/rocm/opencl/bin/clinfo
4.将ROCm路径加入系统PATH环境变量，执行以下命令
echo 'export PATH=$PATH:/opt/rocm/bin:/opt/rocm/profiler/bin:/opt/rocm/opencl/bin/x86_64' | sudo tee -a /etc/profile.d/rocm.sh
5.至此ROCm基础环境就算安装完成了。可以使用一下命令查看ROCm版本：
apt show rocm-libs -a #查看ROCm版本
watch -n 1 /opt/rocm/bin/rocm-smi #实时显卡监控
6.添加调用权限
sudo usermod -a -G video $LOGNAME
sudo usermod -a -G render $LOGNAME
7.使用以下命令可以让你以后为系统新添加的用户都有 GPU 访问权：
echo 'ADD_EXTRA_GROUPS=1' | sudo tee -a /etc/adduser.conf echo 'EXTRA_GROUPS=video' | sudo tee -a /etc/adduser.conf
开启A卡高性能模式（可选）
/opt/rocm/bin/rocm-smi --setperflevel high
------------注意：这将会让你的卡保持高频率运转，如果你短期不想画图了，可以设为auto，更省电文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-504432.html
/opt/rocm/bin/rocm-smi --setperflevel auto
开启CPU高性能模式（可选）
sudo apt install cpupower-gui
主角登场，开始安装Stable Diffusion Webui
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
1.查看安装脚本 (不懂代码的可以跳过，直接跳到下面第4步)
less webui.sh
2.这段脚本的作用是自动帮你导入HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION变量（别执行，仅分析和讲解）
# Check prerequisites gpu_info=$(lspci 2>/dev/null | grep VGA) case "$gpu_info" in *"Navi 1"*|*"Navi 2"*) export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 ;; *"Renoir"*) export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=9.0.0 printf "\n%s\n" "${delimiter}"
3.然后它自动帮你安装torch==2.0.1+rocm5.4.2（别执行，仅分析和讲解）
if echo "$gpu_info" | grep -q "AMD" && [[ -z "${TORCH_COMMAND}" ]] then export TORCH_COMMAND="pip install torch==2.0.1+rocm5.4.2 torchvision==0.15.2+rocm5.4.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.4.2" fi
4.进入stable-diffusion-webui项目文件夹
cd stable-diffusion-webui/
5.创建venv环境
python3 -m venv venv
启动吧！ stable-diffusion-webui
./webui.sh
6.如果出现类似下面的报错，重试执行./webui.sh即可，直到成功为止（有科学上网条件的同学应该不会遇到此问题）
RuntimeError: Couldn't clone K-diffusion. Command: "git" clone "https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git" "/home/terryjay/SD/stable-diffusion-webui/repositories/k-diffusion" Error code: 128 stderr: 正克隆到 '/home/terryjay/SD/stable-diffusion-webui/repositories/k-diffusion'... fatal: 无法访问 'https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git/'：Failed to connect to github.com port 443 after 130035 ms: 连接超时`
7.完成了即可看到这样的输出
No checkpoints found. When searching for checkpoints, looked at: - file /home/terryjay/SD/stable-diffusion-webui/model.ckpt - directory /home/terryjay/SD/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion Can't run without a checkpoint. Find and place a .ckpt or .safetensors file into any of those locations. The program will exit. Running on local URL: http://127.0.0.1:7860 To create a public link, set `share=True` in `launch()`. Startup time: 4.6s (import torch: 0.7s, import gradio: 1.3s, import ldm: 1.0s, other imports: 0.5s, list SD models: 0.2s, load scripts: 0.4s, create ui: 0.3s).
8.此时环境OK，但还没有模型，你需要下载模型：
1. 下载的是checkpoint (缩写ckpt) 或safetensors 类型的文件，都放入“stable-diffusion-webui\models\Stable-diffusion”中
2. LoRA类型放入“stable-diffusion-webui\models\Lora”中
3. hypernetwork类型放在“stable-diffusion-webui\models\hypernetworks”中
9.另外，插件相关的：
controlnet放在“/stable-diffusion-webui/extensions ”中
10.放好你的模型后即可进入http://127.0.0.1:7860开始你的作图之旅～
如果使用SD的过程中发现还是有环境问题，可先手动验证pytorh库：
- 在你的
stable-diffusion-webui\目录下，进入python3 env解释器环境：
. ./venv/bin/python3
- 复制执行下面的torch代码：
import torch
torch.cuda.is_available()
3.安装SSH服务，以便在其他设备上登录管理Ubuntu：文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-504432.html
安装SSH：
sudo apt-get install openssh-server
启动SSH服务：
sudo service ssh start
检查SSH服务已经启动
sudo service ssh status
在其他电脑上登录该Ubuntu（用户名和IP需要根据实际情况修改）
ssh 用户名@192.168.*.*
全文完
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