部署stable diffusion webui教程。

在云服务器上部署Stable Diffusion WebUI是一个涉及多步骤的过程，尤其是当你需要确保环境的正确配置和WebUI的稳定运行。以下是详细的部署教程。

一、准备工作

1. 选择云服务器：

   首先，选择一台具有GPU支持的云服务器。Stable Diffusion需要强大的图形处理能力，因此建议选择具有NVIDIA GPU的实例，例如AWS的p2或g4dn实例，或其他类似的云服务提供商。

2. 

3. 连接到云服务器：

   使用SSH连接到云服务器。以AWS为例：

   1. ssh -i your-key.pem ec2-user@your-server-ip

   解释：your-key.pem是你用于连接服务器的密钥文件，ec2-user是默认用户，your-server-ip是你的服务器IP地址。

二、安装依赖项

1. 更新系统软件包：

   在进行任何安装之前，先更新系统的软件包列表：

   1. sudo apt-get update -y
   2. sudo apt-get upgrade -y

   解释：此命令会更新所有已安装的软件包，确保系统处于最新状态，以避免依赖问题。

2. 安装必要的软件：

   安装Python、Git和其他必需工具：

   1. sudo apt-get install -y python3 python3-venv python3-pip git

   解释：python3是Python的最新版本，python3-venv用于创建虚拟环境，git用于克隆代码库。

3. 安装CUDA和cuDNN：

   如果你的服务器使用的是NVIDIA GPU，安装CUDA和cuDNN以确保深度学习框架可以使用GPU：

   1. sudo apt-get install -y nvidia-cuda-toolkit

   解释：nvidia-cuda-toolkit包含了运行CUDA程序所需的库和工具。

三、安装Stable Diffusion WebUI

1. 克隆WebUI代码库：

   使用Git克隆Stable Diffusion WebUI的代码库：

   1. git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
   2. cd stable-diffusion-webui

   解释：git clone命令将代码库克隆到本地服务器，cd命令进入项目目录。

2. 设置Python虚拟环境：

   在项目目录中创建并激活Python虚拟环境：

   1. python3 -m venv venv
   2. source venv/bin/activate

   解释：python3 -m venv venv命令创建一个新的虚拟环境，source venv/bin/activate命令激活该环境，使得所有安装的包仅在此环境中生效。

3. 安装依赖包：

   使用pip安装项目所需的所有Python依赖包：

   1. pip install -r requirements.txt

   解释：requirements.txt文件包含了所有必需的Python包及其版本，pip install命令将根据此文件安装包。

四、下载模型文件

1. 下载Stable Diffusion模型：

   下载Stable Diffusion所需的预训练模型文件，例如v1-4-pruned-emaonly.ckpt。你可以通过以下命令下载：

   1. wget https://path/to/your/model/v1-4-pruned-emaonly.ckpt -O models/Stable-diffusion/model.ckpt

   解释：wget命令用于从指定URL下载文件，-O选项用于指定下载后的文件路径和名称。

2. 将模型文件移动到正确的目录：

   确保模型文件被正确放置到项目的models/Stable-diffusion目录下，这样WebUI启动时可以自动加载模型。

五、运行Stable Diffusion WebUI

1. 启动WebUI：

   使用以下命令启动Stable Diffusion WebUI：

   1. python3 webui.py

   解释：webui.py是启动WebUI的主脚本，运行该脚本后，WebUI将开始加载并在指定端口启动。

2. 访问Web界面：

   启动成功后，在浏览器中访问http://your-server-ip:7860，你将看到Stable Diffusion WebUI的界面。在这个界面上，你可以输入文本提示，生成图像，并进行其他相关操作。

六、优化与维护

1. 后台运行WebUI：

   为了使WebUI在断开SSH连接后继续运行，建议使用screen或tmux工具：

   1. sudo apt-get install -y screen
   2. screen -S sd-webui
   3. python3 webui.py

   解释：screen -S sd-webui命令创建一个新的屏幕会话，使得你可以在后台运行WebUI，并在断开连接后继续操作。

2. 定期更新：

   由于WebUI项目处于快速开发中，定期更新代码和依赖项是很重要的。你可以通过以下命令更新：

   1. 上一篇：Redash可视化BI系统部署安装及简单使用

      下一篇：Ubuntu 20.04 安装 Carla详细教程。