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🗣 Wd提问: stablediffusion部署到服务器

🤖 Ai回答:
将 Stable Diffusion 部署到服务器（如云服务器或本地服务器）可以方便团队共享使用或搭建在线服务。以下是详细步骤，分为本地部署和云服务器部署两种场景：

一、基础环境准备
1、硬件要求：
GPU（推荐）：至少4GB显存（如NVIDIA T4、RTX 3060等），无GPU时可用CPU模式（性能较差）。
内存：建议16GB以上。
存储：至少20GB可用空间（用于模型和依赖库）。

2、软件依赖：
操作系统：Linux（Ubuntu 20.04/22.04）或 Windows Server。
Python 3.10+：通过 `python version` 检查。
CUDA/cuDNN（GPU模式）：安装与显卡驱动匹配的版本（如CUDA 11.8）。
Git：用于克隆代码库。

二、部署方式
1、本地服务器/物理机部署
步骤1：安装依赖
bash
Ubuntu 示例
sudo apt update
sudo apt install -y python3-pip git python3-venv

步骤2：克隆 Stable Diffusion WebUI
bash
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
cd stable-diffusion-webui

步骤3：安装Python依赖
bash
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate
pip install torch torchvision extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 GPU版本
pip install -r requirements.txt

步骤4：下载模型
将模型（如 `v1-5-pruned-emaonly.ckpt`）放入 `models/Stable-diffusion/` 目录。

步骤5：启动WebUI
bash
默认启动（监听本地端口）
./webui.sh

允许远程访问（通过服务器IP访问）
./webui.sh listen port 7860

访问：`http://<服务器IP:7860`

2、云服务器部署（以AWS/Azure为例）
步骤1：选择GPU实例
AWS：选择 g4dn.xlarge（NVIDIA T4 GPU）。
Azure：选择 NCasT4_v3 系列。

步骤2：配置环境
bash
安装Docker（可选但推荐）
sudo apt install docker.io
sudo systemctl start docker

拉取预构建镜像（如使用Docker）
docker pull ghcr.io/stable-diffusion-webui:latest

步骤3：使用Docker快速部署
bash
docker run -d gpus all -p 7860:7860 \
-v /path/to/models:/app/models \
ghcr.io/stable-diffusion-webui

步骤4：访问服务
通过云服务器的公网IP访问：`http://<公网IP:7860`。

三、优化与安全
1、性能优化：
启用 `medvram` 或 `lowvram` 参数减少显存占用。
使用 `xformers` 加速（需安装xformers库）。

2、安全配置：
防火墙：仅开放必要端口（如7860）。
反向代理：用Nginx/Apache配置HTTPS。
身份验证：通过 `gradio-auth username:password` 设置登录。

3、后台运行：
bash
nohup ./webui.sh listen port 7860 log.txt 2&1 &

四、常见问题
1、CUDA错误：检查驱动版本与CUDA是否匹配（`nvidia-smi`）。
2、端口冲突：更改 `port` 参数（如8080）。
3、模型加载失败：确保模型文件完整且路径正确。

五、高级扩展
API集成：通过 `api` 参数启用REST API。
多用户管理：结合Kubernetes部署多个实例。

通过以上步骤，你可以将Stable Diffusion成功部署到服务器，供远程访问或团队协作使用。

Ai作答

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