StableDiffusion在Linux中部署
时间: 2025-05-22 13:45:20 AIGC 浏览: 35
### Stable Diffusion 在 Linux 系统上的部署指南
要在 Linux 系统上成功部署 Stable Diffusion,需要完成以下几个方面的准备工作和具体实施步骤:
#### 1. 安装 NVIDIA 显卡驱动程序
对于使用 RTX 5090、RTX 5080 或其他高端显卡的用户来说,确保系统已安装最新版的 NVIDIA 驱动程序至关重要。如果默认内核不支持新硬件,则需升级到更高版本的内核。
通过 `mainline` 工具可轻松安装所需的新内核版本:
```bash
sudo add-apt-repository ppa:cappelikan/ppa
sudo apt update && sudo apt full-upgrade
sudo apt install -y mainline
mainline list | less # 查看可用内核列表
mainline install 6.13 # 安装指定内核版本
```
此过程会自动处理依赖关系并重启系统以加载新的内核[^1]。
#### 2. CUDA 和 cuDNN 的安装
为了充分利用 Nvidia GPU 提供的强大性能,必须正确设置 CUDA 平台以及配套的 cuDNN 库。以下是推荐的操作流程:
- **下载 CUDA Toolkit**: 访问 [NVIDIA CUDA 下载页面](https://developer.nvidia.com/cuda-downloads),选择适合当前系统的版本。
- **配置环境变量**:
编辑 `.bashrc` 文件加入如下路径设定:
```bash
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
```
- **验证安装情况**:
运行命令确认是否正常工作:
```bash
nvcc --version
nvidia-smi
```
以上操作完成后即可获得完整的 GPU 加速能力[^3]。
#### 3. 获取预训练模型文件
借助 ModelArts SDK (`moxing`) 可方便地从远程存储位置拉取所需的稳定扩散模型及其翻译模块至本地目录下:
```python
import os
import moxing as mox
if not os.path.exists('opus-mt-zh-en'):
mox.file.copy_parallel(
'obs://modelarts-labs-bj4-v2/course/ModelBox/opus-mt-zh-en',
'opus-mt-zh-en'
)
if not os.path.exists('stable-diffusion-3-medium-diffusers'):
mox.file.copy_parallel(
'obs://modelbox-course/stable-diffusion-3-medium-diffusers',
'stable-diffusion-3-medium-diffusers'
)
if not os.path.exists('/home/ma-user/work/frpc_linux_amd64'):
mox.file.copy_parallel(
'obs://modelarts-labs-bj4-v2/course/ModelBox/frpc_linux_amd64',
'/home/ma-user/work/frpc_linux_amd64'
)
```
上述脚本片段展示了如何利用 Python 脚本来同步资源文件[^2]。
#### 4. 启动服务端口映射工具 (FRP)
最后一步涉及配置反向代理客户端以便外部访问内部网络中的服务器实例。这里假设已经准备好 frp 执行二进制文件的位置 `/home/ma-user/work/frpc_linux_amd64` ,接下来只需编写相应的 ini 配置文件来定义转发规则即可实现无缝连接。
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### 注意事项
在整个过程中需要注意保持各组件之间的兼容性问题;同时也要留意官方文档给出的任何更新提示信息以防遗漏重要细节。
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