如何在CentOS部署Stable Diffusion

AI技术
小华
2026-07-23

在 CentOS 上部署 Stable Diffusion(WebUI) 主要分三步:

环境准备 → 安装依赖 → 部署并运行。下面以 CentOS 7 / 8 / Stream 为例,给你一套可操作的完整流程

一、前提条件(非常重要)

1️⃣ 硬件要求

项目最低推荐
显卡NVIDIA GPU ≥ 4GB≥ 8GB(如 3060 / 3090)
CPU4核8核+
内存8GB16GB+
磁盘20GB50GB+
⚠️ CPU 能跑,但非常慢
⚠️ AMD / 核显无法使用 CUDA

二、系统与驱动准备

1️⃣ 更新系统

sudo yum update -y

2️⃣ 安装 NVIDIA 驱动(关键)

(1)查看显卡

lspci | grep -i nvidia

(2)禁用 nouveau(CentOS 默认开源驱动)

sudo vi /etc/default/grub

追加:

nouveau.modeset=0

然后:

sudo grub2-mkconfig -o /boot/grub2/grub.cfg
sudo reboot

(3)安装官方 NVIDIA 驱动(示例:CentOS 7)

sudo 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-smi

✅ 看到显卡信息说明成功

三、安装 CUDA & cuDNN

1️⃣ 安装 CUDA(推荐 11.8)

sudo 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 -V

2️⃣ 安装 cuDNN(需 NVIDIA 账号)

下载并安装对应 CUDA 版本

四、安装 Python 环境

1️⃣ 安装 Python 3.10+

sudo 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.sh

五、部署 Stable Diffusion WebUI(AUTOMATIC1111)

1️⃣ 克隆项目

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui

2️⃣ 安装依赖

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
pip install -r requirements.txt

3️⃣ 下载模型(必须)

将模型放入:

models/Stable-diffusion/

推荐模型:

  • v1-5-pruned-emaonly.safetensors
  • sd_xl_base_1.0.safetensors

六、启动 WebUI

本地运行

python launch.py

允许远程访问(服务器常用)

python launch.py --listen --port 7860

访问:

http://服务器IP:7860

七、常见问题 & 解决方案

❌ 1. PyTorch 找不到 GPU

python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

❌ 失败 → 驱动 / CUDA 版本不匹配

❌ 2. CentOS 7 glibc 版本低

✅ 解决方案:

  • 使用 Miniconda
  • 或升级到 CentOS Stream 8/9

❌ 3. 内存不足

--medvram
--lowvram

示例:

python launch.py --medvram

八、生产环境建议

✅ 使用 Docker(最稳)
✅ systemd 守护进程
✅ Nginx 反向代理

✅ 限制端口访问(防火墙)

九、Docker 方式(推荐)

docker run -it --gpus all \
-p 7860:7860 \
-v $(pwd)/models:/app/models \
ghcr.io/automatic1111/stable-diffusion-webui:latest

十、我可以继续帮你

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

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