记录内网Docker启动Stable-Diffusion遇到的几个坑

摘要：最近看到K8s启动stable-diffusion的文章，想着在自己开发环境复现一下。没想到在内网环境还遇到这么多问题，记录一下。

本文分享自华为云社区《内网Docker启动Stable-Diffusion（AI作画）》，作者：tsjsdbd 。

最近看到K8s启动stable-diffusion的文章，想着在自己开发环境复现一下。没想到在内网环境还遇到这么多问题，记录一下。

1. 背景介绍

“AI作画”就是你给一段文字，AI自动生成图像；或者你给一张图像，AI自动生成另一种风格（比如自拍照=>漫画风）。这个方向的AI框架以开源的stable-diffusion为代表，著名的Midjourney则是商业版的“AI作画”。

2. 环境准备

由于“AI作画”一般是GPU为主，虽然CPU也可以，但是速度相较GPU会慢很多（见下图）。所以这里我们准备一个带GPU的Docker环境。

3. 下载镜像

根据文章里面提到的gpu版镜像地址（注：它这个镜像其实来自于开源社区：stable-diffusion-webui），直接：

docker pull zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-diffusion:v1.gpu

这里要连外网+非官方仓库，所以有2个配置需要为docker设置

为docker设置代理。

vi /etc/systemd/system/docker.service.d/http-proxy.conf
[Service]
Environment="HTTPS_PROXY=http://ip:3128"

类似这样，然后重启docker

将目标仓库地址设置为docker的信任仓库。

vi /etc/docker/daemon.json
"insecure-registries": ["zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com"],

类似这样。

4. 启动Docker容器

由于需要打开Web页面，所以我们的docker需要设置端口映射，否则无法通过浏览器访问。

所以docker启动会带2个额外的参数：（1）挂载GPU卡。（2）设置端口映射

docker run -it -p 80:7860 --gpus "device=1" zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-diffusion:v1.gpu /bin/bash

5. 启动Stable-diffusion程序

在Docker容器中，按照启动命令执行：

python3 launch.py --listen

但是会报错：

这是因为这个镜像会联网下载“模型”。而我的容器无法联网。所以这里在容器里面设置代理：

export proxy=http://10.155.96.xx:3128
export http_proxy=$proxy
export https_proxy=${http_proxy}

类似这样。但是还是下载失败，报“证书不合法”

关于这个 “huggingface.co”证书不合法的问题。找了一圈解决方案，都无效。

比如，导出证书，

然后拷贝到容器中，更新证书列表（2个证书都拷贝了，1个huggingface.co， 1个Huawei Web Secure）：

update-ca-certificates

依然报证书不合法。

即使，我直接访问 huggingface.co 是OK的

也搜了类似的问题：SSL certificates renewed very frequently · Issue #54 · huggingface/hub-docs · GitHub，但是仍然不行。

Ps：这里证书问题不知道怎么解，有思路的同学，给点建议。

6. 修改代码，忽略证书校验

实在没办法，搜到的资料说可以在Python请求HTTP的函数里面关闭“证书校验”。

于是找到错误调用栈

这个request发送的函数，有个“忽略证书校验”的参数。

cat /stable-diffusion-webui/venv/lib/python3.8/site-packages/huggingface_hub/utils/_http.py

（ps：容器里面没有vi命令，所以我是在主机上改的。因为任意容器里面的文件，都可以在主机Host上看到）

于是我将其改为：

response = requests.request(method=method, url=url, **kwargs)

=》

response = requests.request(method=method, url=url, verify=False, **kwargs)

然后终于，可以顺利下载“模型”了

模型下载完后，依然报了个错：

什么？ localhost 不能访问，怎么可能~ 搜到一个类似的问题：ValueError: When localhost is not accessible, a shareable link must be created. Please set share=True. · Issue #250 · microsoft/TaskMatrix · GitHub

说是代理原因，导致访问本地失败。

于是加上：

export no_proxy="localhost, 127.0.0.1, ::1"

报错，看来 ipv6 这个格式不认识。

最终改为：

export no_proxy="localhost, 127.0.0.1"

一切OK。

7. 打开Stable-diffusion的WEB界面

浏览器输入开发机的地址，即可打开Web界面（因为我们设置了 80 端口映射）。

试了下效果，一般般，可能是我魔法咒语（Prompt）念的不太行。

（ps：有个“咒语”参考网站：https://civitai.com 从这里面下载的模型，生成效果不错）。

下载后，拷贝至对应目录：

docker cp ./majicmixRealistic_v4.safetensors 容器id:/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/

然后Web界面选择新下载的模型就行：

仅供参考~

参考：

《基于容器平台 ACK 快速搭建 Stable Diffusion》

其中Docker镜像对应dockerfile（万一镜像无法下载）：

FROM nvidia/cuda:11.3.0-cudnn8-runtime-ubuntu20.04
ENV DEBIAN_FRONTEND noninteractive
RUN apt-get update && apt-get install -y --no-install-recommends \
    libgl1 libglib2.0-0 git wget python3 python3-venv && \
    apt-get clean && \
    rm -rf /var/lib/apt/lists/*

ADD . /stable-diffusion-webui
WORKDIR /stable-diffusion-webui/
RUN ./webui.sh -f can_run_as_root --exit --skip-torch-cuda-test

ENV VIRTUAL_ENV=/stable-diffusion-webui/venv
ENV PATH="$VIRTUAL_ENV/bin:$PATH"

VOLUME /stable-diffusion-webui/models
VOLUME /root/.cache

CMD ["python3", "launch.py", "--listen"]

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