ac平台部署Stable Diffusion官方版本(无webui)
ac平台部署Stable Diffusion 记录
官方版本(无webui)
sd官方仓库 https://github.com/Stability-AI/StableDiffusion
环境配置
进入Eshell,加载pytorch dtk23.04环境
1 | module rm compiler/rocm/2.9 |
在登陆节点下载依赖
1 | pip install transformers==4.19.2 diffusers invisible-watermark |
下载官方仓库
1 | # 超算服务器无法正常访问github,该链接为官方仓库同步镜像 |
安装依赖
首先修改requirements.txt,否则会由于找不到合适版本的包无限循环
1 | #gradio==3.11 |
然后执行安装
1 | cd StableDiffusion. |
不出意外的话会成功安装,失败的话可能是网络原因,多尝试几次即可
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Xformers 加速注意力模块(可选)
(暂未实现)
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下载模型文件
1 | mkdir ckpt && cd ckpt |
包含的模型
1 | model: |
官方ckpt模型不包含vit和clip权重,正常情况下pretrain模型权重会自动从huggingface中进行缓存,但是超算计算节点是无法访问外部资源的,因此需要自己从huggingface下载,我选择的方式为在本地缓存之后上传。
在本机中clone仓库装完依赖,然后执行测试脚本,
1 | python scripts/txt2img.py --prompt "a professional photograph of an astronaut riding a horse" --ckpt ckpt/v2-1_512-ema-pruned.ckpt --config configs/stable-diffusion/v2-inference.yaml --H 256 --W 256 |
等待huggingface的模型缓存完毕,然后将本机~/.cache/huggingface/hub的models--laion--CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K目录上传到超算的~/.cache/huggingface/hub目录中去。
运行sd
在用户目录新建一个作业脚本 sd.sh
1 |
|
执行该脚本
1 | sbatch sd.sh |
在Stable Diffusion目录下查看输出日志
输出的结果位于 Stable Diffusion/outpus/txt2img-samples
已知问题
· 模型版本不能为v版,只能使用base版本的模型配置
· 待补充
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