在 CentOS 上部署 Stable Diffusion(WebUI) 主要分三步:
| 项目 | 最低 | 推荐 |
|---|---|---|
| 显卡 | NVIDIA GPU ≥ 4GB | ≥ 8GB(如 3060 / 3090) |
| CPU | 4核 | 8核+ |
| 内存 | 8GB | 16GB+ |
| 磁盘 | 20GB | 50GB+ |
⚠️ CPU 能跑,但非常慢
⚠️ AMD / 核显无法使用 CUDA
sudo yum update -ylspci | grep -i nvidiasudo vi /etc/default/grub追加:
nouveau.modeset=0然后:
sudo grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg
sudo rebootsudo yum install -y epel-release
sudo yum install -y kernel-devel gcc去 NVIDIA 官网下载 .run 驱动并安装:
sudo sh NVIDIA-Linux-x86_64-*.run验证:
nvidia-smisudo yum install -y cuda-11-8配置环境变量:
echo 'export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH' >> ~/.bashrc
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
source ~/.bashrc验证:
nvcc -Vsudo yum install -y python3 python3-pip git如需 3.10:
sudo yum install -y gcc openssl-devel bzip2-devel libffi-devel或使用 Miniconda(强烈推荐)
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.shgit clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webuipip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install -r requirements.txt将模型放入:
models/Stable-diffusion/推荐模型:
v1-5-pruned-emaonly.safetensorssd_xl_base_1.0.safetensorspython launch.pypython launch.py --listen --port 7860访问:
http://服务器IP:7860python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"✅ 解决方案:
--medvram
--lowvram示例:
python launch.py --medvram✅ 使用 Docker(最稳)
✅ systemd 守护进程
✅ Nginx 反向代理
docker run -it --gpus all \
-p 7860:7860 \
-v $(pwd)/models:/app/models \
ghcr.io/automatic1111/stable-diffusion-webui:latest你可以直接告诉我:
1️⃣ CentOS 版本
2️⃣ 是否有 GPU
3️⃣ 是否服务器 / 本地
4️⃣ 是否想用 Docker
我可以给你 定制部署方案 + 一键脚本 ✅