stable_diffusion_webui docker环境配置

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了stable_diffusion_webui docker环境配置。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。

1.新建docker环境

docker  run -tid --name  e_commerce_sd --net host --runtime=nvidia  nvidia/cuda:11.1-cudnn8-devel-cent                                                                      os7-ssh /bin/bash

docker exec -ti e_commerce_sd /bin/bash
echo 'export PS1="DOCKER[\u@\h \w]\$"' > ~/.bashrc
exit
docker exec -ti e_commerce_sd /bin/bash
exit
docker cp e_commerce_sd.zip e_commerce_sd:/root
docker exec -ti e_commerce_sd /bin/bash

docker commit e_commerce_sd e_commerce_sd_sam:v1.0

docker run -tid --name img2img_revanimated_v121inp_run --restart=always --cpus=10 --net host --runtime=nvidia img2img_revanimated_v121inp:v1.0.0 /bin/bash

docker save -o e_commerce_sd_all_v101.tar e_commerce_sd_all:v1.0.1
scp -r root@10.244.6.233:/root/e_commerce_sd_all_v101.tar root@10.111.132.199:/home
docker load < e_commerce_sd_all_v101.tar

更新容器中时间:
date
TimeZone=Asia/Shanghai
ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TimeZone /etc/localtime && echo $TimeZone > /etc/timezone

删除镜像
docker images
docker rmi IMAGE ID
删除容器
docker rm -f CONTAINER ID

2.安装miniconda

yum install wget
wget -c https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
sh Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
source ~/.bashrc

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 --set show_channel_urls yes
python -m pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
python -m pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

conda create -n py38 python==3.8
conda activate py38

3.配置stable_diffusion_webui

直接使用stable_difffusion_webui下的launch.py可能会有些问题,建议

pip install open_clip-bb6e834e9c70d9c27d0dc3ecedeebeaeb1ffad6b.zip
pip install CLIP-d50d76daa670286dd6cacf3bcd80b5e4823fc8e1.zip
pip install GFPGAN-8d2447a2d918f8eba5a4a01463fd48e45126a379.zip
pip install -r requirements_versions.txt
pip install opencv-python-headless
pip install gdown

4.安装tensorrt

tar -xzvf TensorRT-8.6.1.6.Linux.x86_64-gnu.cuda-11.8.tar.gz

1.利用vim进入~/.bashrc文档,摁住ctrl+g,直接跳到最后一行,摁一下i键,进入插入模式,现在可以编辑文档了。 2.跳到最后一个字符,摁一下换行,可以在下一行输入命令。 3.一般来说在Ubuntu的终端中,ctrl+shift+c是复制,Ctrl+shift+v是粘贴,可以先写好直接粘贴; 4.我们输入第一个环境变量配置:

export LD_LIBRARY_PATH=/home/TensorRT-8.6.1.6/lib${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}
export PATH=/home/TensorRT-8.6.1.6/bin${PATH:+:${PATH}}

5.路径添加好了,该关闭~/.bashrc了,摁一下esc键,退出插入模式; 6.输入冒号:wq,关闭bashrc; 7.这时候还没有生效!需要source一下

source ~/.bashrc
cd python
pip install tensorrt-8.6.1-cp38-none-linux_x86_64.whl

安装pycuda

pip install pycuda==2019.1
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=3

onnxruntime只能调用cpu

conda install cudnn

pip install onnxruntime==1.15.1即可,重新装一下就行了文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-657949.html

到了这里,关于stable_diffusion_webui docker环境配置的文章就介绍完了。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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