GPU部署AI绘画实践（腾讯云部署）

GPU部署AI绘画实践

背景

AI绘画模型（以StableDiffusion为首）自去年推出后快速迭代。近期，市面上又出现了一批效果惊艳的新突破。

本文将演示如何使用 GPU云服务器，快速部署 AI 绘画模型。从创建机器到完成部署。

购买服务器

首先，购买一台腾讯云的GPU服务器，可以访问 GPU云服务器_并行计算_弹性计算_人工智能_深度学习-腾讯云 。

本次使用“GN7”机型。选按量付费机型即可，镜像选择Ubuntu20.04，勾选“后台自动安装GPU驱动”，驱动版本"450.102.04"，CUDA版本"11.0.3"，cuDNN版本"8.1.0"。

前置配置（1）- 驱动安装

登录机器后，会默认进行驱动的自动安装，可以用以下命令查看当前安装进程，该步骤大约需要5～10分钟：

ps aux | grep -i install

自动安装顺序为： （1）GPU驱动； （2）CUDA； （3）cuDNN

前置配置（2）- 创建虚拟环境

当GPU驱动、CUDA、cuDNN都安装完成后，通过以下命令创建python3虚拟环境，完成前置配置。

sudo apt install wget git python3 python3-venv

部署WebUI（1）- 获取代码

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

cd stable-diffusion-webui

部署WebUI（2）- 修改配置

在launch.py的代码中，由于腾讯源没有torch==1.13.1+cu117，导致需要从--extra-index-url的 https://download.pytorch.org/whl/cu117 中进行下载，速度非常慢。故此处对 launch.py 代码进行修改：

原代码：torch_command = os.environ.get('TORCH_COMMAND', "pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117")
修改后代码：torch_command = os.environ.get('TORCH_COMMAND', "pip install torch==1.13.1 torchvision==0.14.1")

可通过如下代码实现上述内容

export TORCH_COMMAND="pip install torch==1.13.1 torchvision==0.14.1"

部署WebUI（3）- 下载模型

cd stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion

wget -O pastelMixStylizedAnime_pastelMixPrunedFP16.safetensors https://civitai.com/api/download/models/6297

下载其他模型模版：wget -O 模型名称 模型下载链接

部署WebUI（4）- 完成安装

最后，进入stable-diffusion-webui文件夹，输入=“./webui.sh”。通过自动化脚本完成安装。该步骤会自动安装webui所需的各依赖项，如gfpgan，k_diffusion等。

实测 完成全部安装大概需要10-20min。

./webui.sh

若希望生成可以分享给他人使用的的链接，在./webui.sh后增加 "--share"即可

./webui.sh --share

部署WebUI（5）- 访问链接

等待10分钟左右，全部安装完成后就可以看到链接了

提示: 由于服务器和github连接不是很稳定，中途可能出现网络错误。若出现网络问题，重新输入“./webui.sh”即可。或可通过报错提示信息，手动执行相应步骤安装后，重新输入“./webui.sh”继续剩余步骤的自动安装。

将上个步骤最后生成的链接粘贴至浏览器即可完成实践内容。

其他（自由探索）

Q&A

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