A卡2023最新AI画图教程：3A主机安装ROCm运行Stable Diffusion画图

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

/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：

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.*.*