今天來給大家做一個AMD顯卡使用stable diffusion的小白（硬核）教程。最近這段時間AI特別火，很多小伙伴看到各種大佬用AI畫的老婆非常精美（色情），弄的人心癢癢，自己也想畫一個心儀的老婆（畫作）。

太露骨的圖片不能放，你們懂得?。?/span>

但是很多小伙伴用的是AMD的獨立顯卡，而自從礦潮以來，顯卡價格就居高不下，特別是英偉達的顯卡，雖然它用AI作圖有優(yōu)勢，但是貴的嚇人，從哥布林洞窟里解救出來的RTX3070也還要2000多，簡直離譜。本教程呢適用于只有一張amd的顯卡，不想換英偉達顯卡（窮），又想玩stable diffusion的小伙伴。

那么今天呢我用的是ubuntu 20.4.5桌面版系統(tǒng)部署stable diffusion的教程，保證你能順利跑起stable diffusion，因為我是從一個完全不懂linux系統(tǒng)的小白找教程一步一步部署下來的，你也能行！

要部署stable diffusion的話需要滿足下面三個條件：

第一，要有一個128G以上的硬盤空間，用于安裝ubuntu系統(tǒng)。

第二，最好要有一個科學(xué)上網(wǎng)的環(huán)境。

第三，要有成功部署的決心，遇到什么問題呢就解決什么問題，不要隨便放棄，跟著我一步一步來。

本次的部署環(huán)境呢，是AMD的獨立顯卡RX6600。下圖呢是支持AMD顯卡部署stable diffusion的型號，從470到580、vega56、64、duo、五千以及六千系列，幾乎涵蓋了主流的AMD顯卡型號。

首先，我們需要安裝Ubuntu20.4.5桌面版系統(tǒng)的安裝我就不詳細講了，很基礎(chǔ)，大概十分鐘就能裝好。為什么需要大家安裝新系統(tǒng)呢，因為已有的ubuntu系統(tǒng)會因為我們裝的一些軟件會產(chǎn)生奇奇怪怪的問題。

本次部署呢，分為以下三個部分：

第一，python3.10.6的安裝。

第二，安裝ROCM與pytorch

第三，安裝stable-diffusion

第一部分：安裝python3.10.6

我們進入系統(tǒng)以后呢，需要安裝python3.10.6，因為ubuntu20.4.5呢自帶的是python3.8.10。本次安裝的stable diffusion需要跑在python3.10.6環(huán)境下,當(dāng)然更高版本的也能跑，只是我沒試過。

1.安裝依賴 如果出現(xiàn)選擇，輸入Y。

sudo -i

sudo apt-get update

sudo apt-get upgrade

sudo apt install build-essential zlib1g-dev libncurses5-dev libgdbm-dev libnss3-dev libssl-dev libreadline-dev libffi-dev libsqlite3-dev wget libbz2-dev

2.從官網(wǎng)下載源文件

wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.6/Python-3.10.6.tgz

3.解壓縮Python3.10文件

①先通過find命令找到Python-3.10.6.tgz的下載在哪里了：

find / -name Python-3.10.6.tgz

②接著轉(zhuǎn)換路徑至home：

cd /home/

③將python3.10從/root/Python-3.10.6.tgz（第①步找到的路徑,紅色的是我的路徑）的文件復(fù)制到home文件夾下：

cp /root/Python-3.10.6.tgz /home/

④然后將文件解壓至home文件夾下：tar -zvxf Python-3.10.6.tgz

tar -zvxf Python-3.10.6.tgz

4.開始安裝python3.10.6

cd Python-3.10.6/

./configure --enable-optimizations

5.編譯：make（沒有安裝make命令的安裝一下）

make

6.安裝sudo make install

sudo make install

這樣python3.10就安裝完成了。

最后，我們需要更新一下python讓python默認指向為python3.10

1.更新python默認指向有以下兩個方法：

（下面這兩個方法是或的關(guān)系，不是且的關(guān)系！當(dāng)然，你也可以都做一遍。）

①建立軟連接

首先，刪除原有鏈接

rm /usr/bin/python

其次，找到python3的安裝路徑（我的是在/usr/local/bin/python3）

which python3

然后，找到的路徑建立新鏈接

ln -s /usr/local/bin/python3 /usr/bin/python

這樣輸入python就可以了。

②設(shè)置python的環(huán)境變量(需要搜索vim編輯器的用法)

首先，編輯.bashrc文件

vim ~/.bashrc

在這里寫入自己剛剛安裝python3.10的路徑：

alias python='/usr/local/bin/python3'

然后：

source ~/.bashrc

python

這樣就可以了！

2.更新pip默認指向

pip指向pip3也是如上的兩個辦法。

這里只展示方法①（如果新裝的系統(tǒng)就直接用我的命令）：

which pip3

ln -s /usr/local/bin/pip3 /usr/bin/pip

pip

到這里，小伙伴們可以愉快的使用python3.10了！

我們回到主界面，輸入 python -V 返回python 3.10.6 就說明部署成功了。

第二部分：安裝ROCM與pytorch

1．ROCM的簡介

ROCM和NVDIA的CUDA類似，ROCM是AMD發(fā)布的一個用于加速GPU計算的軟件平臺。而該平臺從面世至今僅支持Linux系統(tǒng)，因此本文的一切操作都將在Linux系統(tǒng)下進行。

2.ROCm的配置

2.1 查看顯卡型號

由于AMD每更新一次ROCm就拋棄一批老型號顯卡支持的不做人行為，安裝前確認自己的顯卡是否能支持就變成了一件很重要的事。

上表包括了大部分常見的A卡型號，以世代分類。 不在表中的可以去這里輸入自己顯卡的型號，找到Graphics/Compute這一列會有說明。

2.2 ROCm環(huán)境的準(zhǔn)備

2.2.1 軟件包安裝

首先安裝AMD顯卡驅(qū)動：

sudo apt-get update

wget https://repo.radeon.com/amdgpu-install/5.3/ubuntu/focal/amdgpu-install_5.3.50300-1_all.deb

sudo apt-get install ./amdgpu-install_5.3.50300-1_all.deb

執(zhí)行安裝操作：

sudo amdgpu-install --usecase=hiplibsdk,rocm --no-dkms

如有另外安裝顯卡驅(qū)動的需求，就刪去后面的 --no-dkms

…漫長的等待…（大概需要一個小時左右，和網(wǎng)絡(luò)狀況關(guān)系很大）

如果順利的話基本不會出現(xiàn)報錯，本著warnings不用管的原則直接進入下一步即可。

真報錯了原因一般是Linux內(nèi)核版本不一致造成部分編譯不通過，可以查看AMD的官方文檔來確定所需的Linux內(nèi)核版本。

查看系統(tǒng)內(nèi)核版本：終端輸入 uname -r

以樓主安裝的ROCM5.3.0為例，對應(yīng)的內(nèi)核版本是5.15.0-46-generic，實際系統(tǒng)中是5.15.0-50-generic,安裝時未出現(xiàn)報錯。

2.2.2 后續(xù)配置

添加用戶組：

sudo usermod -a -G video $LOGNAME

sudo usermod -a -G render $LOGNAME

配置環(huán)境變量：

echo 'export PATH=$PATH:/opt/rocm-5.3.0/bin:/opt/rocm-5.3.0/opencl/bin'

export LD_LIBRARY_PATH=/opt/rocm-5.3.0/lib:/opt/rocm-5.3.0/lib64

安裝完成后重啟：

sudo reboot

2.2.3 測試

打開終端輸入rocminfo或rocm-smi，會出現(xiàn)當(dāng)前設(shè)備信息和狀態(tài)。

設(shè)備信息里出現(xiàn)GPU，且能正常顯示顯卡狀態(tài)，即代表ROCM環(huán)境安裝成功。

3 .運行庫的補充及pytorch的安裝

安裝完成后仍需補充一些額外的運行庫以免報錯，測試時按照提示缺什么補什么即可，一般情況下需要補的有這些：

sudo apt install git python3 python3-pip python3-venv rocm-libs miopen-hip rccl libtinfo5 libopenmpi3 libopenblas-dev

pytorch安裝，直接去官網(wǎng)下最新的就行

pip3 install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.4.2

4 .環(huán)境配置綜合測試（本條可以不做?。?！已經(jīng)試過出錯好像也沒問題）

這里使用 https://github.com/xuhuisheng/rocm-build 提供的檢查程序，可以clone或直接下載下來。

找到里面的check文件夾，終端下運行check.sh和另外3個py：

sh check.sh

python test-pytorch-device.py

python test-pytorch-fc.py

python test-pytorch-rocblas.py

運行不報錯即可認為ROCm、pytorch環(huán)境配置正確。

第三部分：stable-diffusion的本地部署

把stable diffusion軟件本體clone下來，參照官方文檔說明部署即可。

因為已經(jīng)在之前的步驟中安裝了pytorch，此處可不用安裝。

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

cd stable-diffusion-webui

python -m venv venv

source ./venv/bin/activate

python -m pip install --upgrade pip wheel

python launch.py --precision full --no-half

可能發(fā)生的錯誤：

錯誤1:torch unable to use gpu....

解決辦法：

#打開launch.py找到這句代碼

安裝vim編輯器（已經(jīng)安裝過的可以不用管）

apt-get install vim

進入軟件目錄

cd /root/stable-diffusion-webui

編輯launch.py

vim launch.py

按“i”修改文件：

將

commandline_args = os.environ.get('COMMANDLINE_ARGS', "")

#改成

commandline_args = os.environ.get('COMMANDLINE_ARGS', "--skip-torch-cuda-test")

按ESC然后輸入 :wq回車保存

錯誤2:No module named ‘_lzma‘

解決辦法：

打開python3

cd /usr/local/lib/python3.10

安裝

apt-get install liblzma-dev -y

pip3 install backports.lzma

環(huán)境中修改lzma.py位置依自己的環(huán)境路徑而定，新裝系統(tǒng)和我的路徑是一樣的不用改

然后

cd /usr/local/lib/python3.10

編輯

vim lzma.py

按“i”修改文件，如下的部分：

from _lzma import *

from _lzma import _encode_filter_properties, _decode_filter_properties

修改成如下：

try:

from _lzma import *

from _lzma import _encode_filter_properties, _decode_filter_properties

except ImportError:

from backports.lzma import *

from backports.lzma import _encode_filter_properties, _decode_filter_properties

按ESC然后輸入 :wq回車保存

錯誤3:No module named 'backports'

pip3 install backports.lzma

apt-get update

apt-get upgrade

重新啟動一下 stable diffusion

cd stable-diffusion-webui

source ./venv/bin/activate

python launch.py --precision full --no-half

cd /usr/local/lib/python3.10

cd ..

python

import lzma

然后就可以退出了

首次運行時會安裝依賴包，所以依舊是漫長的等待…

模型文件需放置在stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/ 文件夾下?？梢蕴崆胺胖?，不放也可以，只是第一次回下載默認模型包有點慢。

跑完出現(xiàn)127.0.0.1:7860即代表部署成功，瀏覽器中輸入127.0.0.1:7860可打開webUI。

stable-diffusion的運行，及常用參數(shù)

后續(xù)運行只需要輸入：

cd /root/stable-diffusion-webui

HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 python launch.py --precision full --no-half

如果第一次運行顯卡不工作，是CPU在跑圖，則需要重啟下電腦。然后取得root權(quán)限再運行，即：

sudo -i

輸入密碼就可以了

瀏覽器中輸入 127.0.0.1:7860 即可打開webUI。

然后就可以愉快的玩耍啦?。。?/span>

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分割線

常用參數(shù)：

--precision full 和 --no-half：強制雙精度浮點運算（據(jù)說在N卡上可以減少綠屏bug出現(xiàn)的幾率，A卡上不知道有啥用）

--medvram 和 --lowvram：降低顯存占用量，視自己顯卡水平加不加。

--opt-split-attention-v1：性能優(yōu)化，進一步降低顯存占用量。

至于具體能降低多少，樓主之前在只有4G顯存的R9 nano上運行時使用了--medvram和--opt-split-attention-v1，顯存占用大概25%的樣子。

--disable-safe-unpickle：加載模型前有一步unpickle(原理不明，類似于哈希校驗)的過程，部分用戶在這里可能報錯中止，加上這個參數(shù)跳過這一步可繼續(xù)運行。

詳細參數(shù)表見AUTOMATIC1111的文檔說明。

視頻教程地址：

https://www.bilibili.com/video/BV1gs4y1H7Uq/?spm_id_from=333.999.0.0&vd_source=798c720594d31bfcbf5d2a56af4707f4

https://www.youtube.com/watch?v=FLOtfHvX8NE文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-779415.html