CentOS安装Stable Diffusion难吗 - AI技术

总体难度评估
在CentOS上部署Stable Diffusion属于中等偏难：系统自带的软件版本通常较旧（如git 1.8）、需要手动编译较新的Python 3.10、并处理NVIDIA 驱动/CUDA与网络访问等细节。对熟悉 Linux 和命令行的用户，按教程逐步操作一般可在数小时内完成；无图形界面或首次接触的新手，常见卡点在驱动、依赖与网络下载环节。
推荐路径与前置条件

硬件建议：内存至少16GB（8GB 也能跑但易卡顿），NVIDIA 显卡显存至少4GB（推荐6–8GB+），存储预留60–100GB以上（模型体积大）。
系统准备：更新系统并安装基础工具（如git、python3、gcc、cmake、protobuf、rust等）。
Python 版本：建议编译安装Python 3.10.6并配置好软链接与 pip。
GPU 路线：准备与之匹配的CUDA/cuDNN，或采用 Docker + NVIDIA Container Toolkit 的容器化路线以减少环境冲突。
网络要点：模型与依赖较大，建议使用稳定网络或国内镜像源加速。

两种常见安装方式对比

方式	难度	优点	典型难点
原生安装（AUTOMATIC1111 webui.sh）	中-偏难	组件可控、可按需定制	需手动编译Python 3.10、升级老版本git、处理驱动与网络下载
Docker 容器化	中	环境隔离、部署与迁移更省心	需正确配置NVIDIA Container Toolkit与 GPU 驱动版本匹配

常见卡点与快速解决

老版本 git 导致克隆/依赖失败：源码编译升级到较新版本后再执行安装脚本。
下载慢或 HuggingFace 资源获取失败：配置代理；遇到 Gradio 分享组件缺失时，手动下载对应版本的frpc_linux_amd64并赋予执行权限。
GPU 不可用或报错：确认驱动/CUDA 正常；必要时在启动参数中添加--skip-torch-cuda-test临时跳过检测（仅用于排查）。
依赖缺失/ModuleNotFoundError：按提示用 pip 补装缺失包；使用国内镜像源可显著提升速度。
权限与运行安全：避免直接用root运行 WebUI，建议新建用户并通过防火墙/安全组限制访问。

快速上手建议

有 NVIDIA GPU 且希望省心：优先选择Docker + NVIDIA Container Toolkit路线，镜像拉取后映射端口（如7860）即可访问 WebUI。
无图形界面服务器：原生安装同样可行，按脚本自动拉取与安装；遇到网络或组件问题时，结合代理与手动补装即可推进。