基于腾讯云CVM搭建stable-diffusion-webui环境 二

背景

上期撰写的《基于腾讯云CVM搭建stable-diffusion-webui环境》是基于腾讯云CVM的无GPU服务器搭建的，生成图片时特别慢（一张图大概需要一个小时左右）。本期讲述如何在一台有GPU的服务器上部署stable-diffusion-webui。

核心步骤

在腾讯云CVM的硅谷区域，申请一台8核40GB内存、GPU为1 * NVIDIA V100的服务器，选择公共镜像CentOS-64位-CentOS 8.4 64位。

实例配置

这里建议务必选择 后台自动安装GPU驱动，避免自己安装GPU驱动。需要注意的是，当服务器准备好，我们可以登录时，有可能GPU驱动还没有安装好，建议等待GPU驱动安装好后再来安装stable-diffusion-webui。

系统盘选择100GB。

镜像配置

网络安全组-入站规则需要打开7860端口。建议带宽值直接拉到100Mbps，因为需要下载的依赖非常多，非常大。

网络配置

ssh -o ServerAliveInterval=30 root@服务器IP地址 登录。

使用以下命令判断GPU驱动是否后台安装完成，如果没有安装完成，请耐心等一下，最多20分钟。

nvidia-smi

刚启动时GPU驱动尚未安装

GPU驱动安装完成

有以上类似结果代表GPU驱动安装完成。

有些教程会让读者尝试nvcc -V，这里缺省是返回nvcc: command not found。其实腾讯云是帮我们安装了nvcc的，但需要设置~/.bash_profile，在PATH中添加/usr/local/cuda/bin。

PATH=$PATH:/usr/local/cuda/bin

export PATH

然后再source ~/.bash_profile。这里需要特别注意的是：需要更新的是sd账号下的~/.bash_profile。

nvcc -V

本图是后续更新的，使用的是NVIDIA T4 GPU服务器截图

按照基于腾讯云CVM搭建stable-diffusion-webui环境一文中的步骤安装stable-diffusion-webui。

这里建议在sd账户下，执行以下命令（好像安装了这些，速度变得更快？？？）：

cd /home/sd/stable-diffusion-webui

wget https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/packages/86/41/00a6b000f222f0fa4c6d9e1d6dcc9811a374cabb8abb9d408b77de39648c/basicsr-1.4.2.tar.gz 

pip install basicsr-1.4.2.tar.gz # 这一步非常慢，有时候不成功，如果不成功，请重试

pip install -r requirements_versions.txt

由于有GPU，直接使用命令启动：sh webui.sh --listen --port 7860 --enable-insecure-extension-access

最后在浏览器中打开webui页测试。这时生成图片缺省可能最多1-2分钟就能完成。（执行完成pip install -r requirements_versions.txt后，10秒可以出缺省的图）

NVIDIA T4 GPU十秒出图例子：

控制台Console输出

a photograph of an astronaut riding a horse

总结

看到以上效果不佳的图，就知道提示词是多么的关键了。