Stable Diffusion训练模型环境部署(Linux操作系统上部署GUI)

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作为一个机器学习研究人员或开发者,环境搭建对于进行模型训练是非常重要的一步。本文将以 Stable Diffusion 为例,介绍如何在 Windows 操作系统下搭建模型训练环境,并提供 Linux 上的 GUI 部署参考。

Stable Diffusion 训练模型环境部署(Linux 操作系统上部署 GUI) 环境搭建

在 Windows 操作系统下搭建模型训练环境

GitHub – bmaltais/kohya_ss

首先,我们以 GitHub 上的 bmaltais/kohya_ss 项目为例,该项目提供了在 Windows 操作系统下的 GUI 训练面板。在进行环境搭建之前,请确保设备已经安装了 Python 3.10.6 和 git 环境。

  1. 以管理员模式启动 Powershell,并执行以下命令:
Set-ExecutionPolicy Unrestricted

在提示时回答 ”A”,然后可以关闭该窗口。

  1. 启动一个普通的 Powershell 窗口,并进入需要克隆该仓库的路径下,执行以下命令:
git clone https://github.com/bmaltais/kohya_ss.git
cd kohya_ss
python -m venv venv
.\venv\Scripts\activate
pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116
pip install --use-pep517 --upgrade -r requirements.txt
  1. 安装 GUI 所需的依赖库:
pip install -U -I --no-deps https://github.com/C43H66N12O12S2/stable-diffusion-webui/releases/download/f/xformers-0.0.14.dev0-cp310-cp310-win_amd64.whl
  1. 将必要的 dll 文件复制到虚拟环境中:
cp .\bitsandbytes_windows\*.dll .\venv\Lib\site-packages\bitsandbytes\

通过以上步骤,您已经成功搭建了在 Windows 操作系统下使用 GUI 进行模型训练的环境。

在 Linux 操作系统上部署 GUI

如果您需要在 Linux 上部署,并且需要 GUI 界面,我们可以参考 GitHub 上的 P2Enjoy/kohya_ss-docker 项目。该项目是将 kohya_ss 训练 Web UI 转换为适用于 Linux 的镜像。

根据这个项目的说明进行部署即可。

正文完