• 【AI绘画】免费GPU Tesla A100 32G算力部署Stable Diffusion


    免责声明

    在阅读和实践本文提供的内容之前,请注意以下免责声明:

    1. 引言

    1.1 什么是Stable Diffusion

    Stable Diffusion是一个基于深度学习的图像生成工具,它使用扩散模型生成高质量的图像。该项目由AUTOMATIC1111开发并在GitHub上开源。

    1.2 AI Studio学习与实训社区

    AI Studio是百度推出的一个在线AI学习与实训社区,提供免费的GPU算力支持,用户可以在此平台上进行深度学习的项目开发和部署。

    2. 注册AI Studio账号

    2.1 通过邀请链接注册

    AI Studio学习与实训社区上线 Tesla A100!为我助力赢10点免费算力,助力成功你可领100点算力卡哦~
    点击以下链接注册AI Studio账号:AI Studio注册链接

    2.2 领取免费算力

    成功注册账号后,点击“我的创作”,可以领取免费算力。

    3. 创建Notebook项目

    3.1 选择基础版

    点击“创建项目”,选择“Notebook”,然后选择“基础版”。

    3.2 配置环境

    -在这里插入图片描述
    创建一个notebook项目

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述
    选择基础版我们先配环境
    在这里插入图片描述在这里插入图片描述

    4. 拉取Stable Diffusion代码

    在Notebook中运行以下命令,拉取Stable Diffusion代码:

    git clone https://gitclone.com/github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
    
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    在这里插入图片描述

    5. 更换pip镜像

    在Notebook中运行以下命令,更换pip镜像源为阿里云:

    mkdir -p ~/.pip
    cat <<EOF > ~/.pip/pip.conf
    [global]
    timeout = 6000
    index-url = https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple
    trusted-host = mirrors.aliyun.com
    EOF
    
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    如果需要重新生成pip配置文件,可运行以下命令删除原有配置文件:

    rm -rf ~/.pip
    
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    6. 安装依赖

    6.1 运行安装脚本

    进入stable-diffusion-webui目录,运行安装脚本:

    cd stable-diffusion-webui/
    ./webui.sh --skip-torch-cuda-test
    
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    在这里插入图片描述
    这里下载可能非常缓慢,你可以点击链接在本地先下载再上传直接安装whl

    这里我发现Stable Diffusion同样恰好通过创建虚拟环境得以可配置PyTorch环境,虚拟环境位于stable-diffusion-webui/models/venv
    【深度学习】不用Conda在PP飞桨Al Studio三个步骤安装永久PyTorch环境

    或者多次Ctrl+Z重试切换到更好的网络
    在这里插入图片描述
    这里已经配置成功,可以看到尝试链接huggingface下载初始模型,由于我们连接不上这个网站,所以会一直卡到超时自动结束,你可以在他指定的文件夹创一个同名空文件暂时替代,或者自行上传模型。
    /home/aistudio/stable-diffusion-webui/models/新建一个
    v1-5-pruned-emaonly.safetensors

    在这里插入图片描述
    可以看到连接超时后仍然自动运行

    6.2 解决网络问题

    由于AI Studio的网络环境问题,可能会导致安装过程中下载依赖包很慢或下载失败。可以尝试多次运行安装脚本,或者手动下载依赖包并上传到Notebook中进行安装。

    7. 内网穿透

    7.1 ngrok内网穿透

    https://ngrok.com/
    在这里插入图片描述
    注册获取,不能用QQ邮箱注册
    在这里插入图片描述

    在Notebook中运行以下命令,下载并安装ngrok:

    wget https://bin.equinox.io/c/bNyj1mQVY4c/ngrok-v3-stable-linux-amd64.tgz
    chmod +x ngrok
    ngrok config add-authtoken  <your_authtoken>
    ./ngrok http 7860
    
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    注意:需要在ngrok官网注册账号并获取authtoken。
    在这里插入图片描述

    通过内网穿透得到的的Forwarding链接,你可以在任何设备上访问这个网址使用Stable Diffusion
    在这里插入图片描述

    7.2 natapp内网穿透(国内速度较快)

    在Notebook中运行以下命令,下载并安装natapp:

    wget https://cdn.natapp.cn/assets/downloads/clients/2_4_0/natapp_linux_amd64/natapp
    
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    注意:需要在natapp官网注册账号并获取配置文件。
    在这里插入图片描述
    natapp要实名认证,提前设置映射端口
    在这里插入图片描述
    Web协议,7860端口
    在这里插入图片描述
    注册购买后获得

    chmod +x natapp
    ./natapp -authtoken=<your_authtoken>
    
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    在这里插入图片描述
    通过内网穿透得到的的Forwarding链接,你可以在任何设备上访问这个网址使用Stable Diffusion

    在这里插入图片描述

    8. 项目目录结构

    8.1 插件保存位置

    Stable Diffusion的插件保存在stable-diffusion-webui/extensions目录下。

    8.2 模型保存位置

    Stable Diffusion的模型保存在stable-diffusion-webui/models目录下。
    我们看一下项目目录
    在这里插入图片描述
    插件保存在这
    在这里插入图片描述
    模型保存在这
    在这里插入图片描述

    9. 结论

    9.1 成功部署Stable Diffusion

    按照以上步骤,就可以成功在AI Studio上部署Stable Diffusion,并利用免费的Tesla A100 GPU算力进行AI绘画。

    9.2 后续探索

    在成功部署Stable Diffusion之后,可以尝试使用不同的模型和插件,进行更多的AI绘画创作。同时,也可以结合其他的深度学习技术,进一步提高生成的图像质量。
    你可以通过创建数据集wgetgit下载你需要的模型或插件

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/qq_42531954/article/details/136399379