CentOS安装Stable Diffusion教程看 - AI技术

CentOS 部署 Stable Diffusion 教程
一环境准备与硬件建议

系统建议：CentOS 7/8/Stream（64 位），已更新至较新内核与软件包。
硬件建议：内存至少8GB（推荐16GB+），存储预留60GB+（模型与缓存会持续增长），显卡建议使用 NVIDIA（显存≥4GB，推荐6–8GB+）。
基础工具：安装 git、Python 3.10、pip、gcc、cmake、protobuf、rust 等编译与依赖工具，便于后续安装与加速组件。

二方案一原生安装 AUTOMATIC1111 WebUI（推荐）

1 安装依赖与 Python 3.10
更新系统并安装基础工具：
sudo yum update -y
sudo yum groupinstall -y "Development Tools"
sudo yum install -y git python3 python3-pip python3-devel gcc cmake protobuf rust
编译安装 Python 3.10.6（示例路径 /usr/local/python3）：
cd /usr/local
wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.6/Python-3.10.6.tgz
tar -zxvf Python-3.10.6.tgz && cd Python-3.10.6
./configure --prefix=/usr/local/python3 --with-openssl=/usr/local/openssl --with-openssl-rpath=auto
make -j$(nproc) && sudo make install
sudo ln -sfn /usr/local/python3/bin/python3.10 /usr/bin/python3
sudo ln -sfn /usr/local/python3/bin/pip3.10 /usr/bin/pip3
pip3 install --upgrade pip
2 获取代码并启动 WebUI
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
可选：创建虚拟环境（隔离依赖）
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
启动安装与运行：
直接运行：./webui.sh（会自动安装所需 Python 依赖）
或手动安装依赖后启动：pip install -r requirements_versions.txt && ./webui.sh
3 访问界面
默认端口为 7860，浏览器访问：http://<;服务器IP>:7860
4 常用启动参数（可按需添加到 webui.sh 的 COMMANDLINE_ARGS 环境变量）
指定 GPU：--device-id 0
跳过 CUDA 自检（首次驱动/环境不匹配时）：--skip-torch-cuda-test
多 GPU 或显存优化：--xformers --opt-split-attention
示例：COMMANDLINE_ARGS="--xformers --opt-split-attention --skip-torch-cuda-test" ./webui.sh

三方案二 Docker 方式（可选）

1 安装 Docker 与 NVIDIA Container Toolkit（有 NVIDIA GPU 时）
安装 Docker（示例）：sudo yum install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io && sudo systemctl start docker && sudo systemctl enable docker
安装 NVIDIA Container Toolkit（参考官方指引），完成后执行：sudo nvidia-ctk runtime configure --runtime=docker && sudo systemctl restart docker
2 拉取并运行镜像（示例）
docker pull edwardbaldo/stable-diffusion-webui:latest
docker run --gpus all -p 7860:7860 -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all --name sd-webui edwardbaldo/stable-diffusion-webui:latest
3 访问界面
浏览器访问：http://<;服务器IP>:7860
说明
不同镜像的启动命令与端口可能不同，请以镜像说明为准；若需持久化模型与输出，请挂载数据卷。

四常见问题与优化

GPU 未被识别或报错
确认已安装与显卡匹配的 PyTorch（CUDA 版本一致），必要时添加启动参数：--skip-torch-cuda-test
安装加速组件：pip install xformers，并在启动参数加入 --xformers 提升显存与速度表现。
依赖安装慢或失败
更换 pip 源（如国内镜像）或使用代理；确保已安装编译依赖（gcc、cmake、protobuf、rust 等）。
端口与防火墙
默认端口 7860，如启用防火墙需放行：sudo firewall-cmd --add-port=7860/tcp --permanent && sudo firewall-cmd --reload
云服务器需同时配置安全组放行 7860 端口。
资源监控
使用 nvidia-smi 观察 GPU 显存与利用率，使用 htop 观察 CPU/内存占用，必要时降低分辨率或批量大小。