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每日速递:StableDiffusion 腾讯云服务器快速部署

来源:腾讯云    时间:2023-04-24 04:31:52

一. 背景

上期给大家介绍了如何用腾讯云服务器快速部署chilloutmix(传送门:ChilloutMix 腾讯云服务器快速部署 - 腾讯云开发者社区-腾讯云)。

但简单的模型部署只是千里之行的第一步。有人把Stable Diffusion比喻成单反,Midjourney比喻成数字相机,感觉非常贴切。想玩好单反,各种参数,插件的熟练应用是必不可缺的。


(资料图)

这两天发现腾讯云的GPU实验室(GPU实验室_GPU云服务器秒杀_GPU云服务器优惠活动- 腾讯云)支持了预装Docker的容器镜像,废话不多说,本次给大家带来更简洁的一键安装AI绘画集成包操作指南。

二. 实现效果

安装完成后你将拥有一个这样的环境:预装SD-v1_5模型,预装Dreambooth插件(训练),预装controlnet插件(控图),预装jupyternotebook并默认启动(可视化文件管理)

安装共需:两步

安装耗时约:看网速,最快20min搞定

三. 操作步骤

3.1 买一台服务器(1min)

首先需要购买一台腾讯云的GPU服务器。GPU卡型本次选择“GN10X”,卡型对应“V100”,性能比“GN7”强不少(另一个原因是GN7被抢完了,最近太火爆)。我是从GPU实验室活动页抢购到的折扣机型(GPU实验室_GPU云服务器秒杀_GPU云服务器优惠活动- 腾讯云)

GPU实验室活动购买页,每天10点开抢

注意,点击立即购买后,预装镜像要选择“Docker基础镜像”。若选择其他镜像,可能会导致无法顺利跑通本流程。

预装镜像选择Docker基础镜像,其余默认即可

3.2 拉取镜像(10-15min)

登录机器后,直接输入如下命令,拉取容器镜像。拉取约需10-15min,可以先喝杯茶,休息一下。

sudo docker pull gpulab.tencentcloudcr.com/ai/stable-diffusion:1.0.6
拉取中
完成

3.3 启动容器,完成部署(1min)

复制粘贴下述命令,启动容器,完成部署
sudo docker run -itd --gpus=all --network=host --device=/dev/dri --group-add=video --ipc=host --cap-add=SYS_PTRACE --security-opt seccomp=unconfined --name=stable-diffusion gpulab.tencentcloudcr.com/ai/stable-diffusion:1.0.6 | xargs sudo docker logs --follow
使用生成的public url,即可启动AI绘画环境
生成链接
启动webui

四. 一些简单的使用介绍

4.1 使用容器

a. 进入容器

sudo docker exec -it stable-diffusion bash

b. 退出容器

exit

c. 重启容器

sudo docker restart stable-diffusion | xargs sudo docker logs --follow

4.2 使用jupternotebook

启动容器过程中,会展示jupyternotebook的登录链接,只需要复制url,将“127.0.0.1”替换为本机实例的公网ip,粘贴至浏览器后,即可启动jupyternotebook。下面是样例:

替换前:http://127.0.0.1:8888/?token=0b5bb7c181787a36964df086ef7d90b392ded4ff001b替换后:http://1.116.111.48:8888/?token=0b5bb7c181787a36964df086ef7d90b392ded4ff001b
启动容器过程中,jupyternotebook的登录链接在这里
本机的公网ip在这里
粘贴到浏览器后,实现可视化文件管理

4.3 使用controlnet

a. 由于controlnet的模型种类较多,体积较大,这个环境没有提前预装任何controlnet模型,仅预装了插件。

b. 若需要使用controlnet的能力,需前往webui/ControlNet-modules-safetensors at main下载需要使用的模型,并保存至容器中的"stable-diffusion-webui/extensions/sd-webui-controlnet/models"目录下

controlnet模型文件

4.4 使用dreambooth

a. 通过本预装插件,可快速进行模型训练。具体训练方式,参数配置等信息可参考网络上的教程

dreambooth模型训练插件

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