云服务器部署AI绘图记录
最近AI绘图挺火的，但是我的笔记本配置太差了，我GTX 1050TI跑一个图片要三分钟左右，所以就想到了用云服务器部署体验一下。
腾讯云的GPU服务器有45元15天的，每天只要3元，体验还是不错的。服务器配置用的GN7型号，8核32G内存，显卡是NVIDIA T4，显存16G。
服务器有国内的，也有国外的，出口带宽是5M，入口是100M。国内的优点是访问会快一些，缺点是安装非常慢，因为网络问题安装时有可能失败，要重试安装。
国外的安装环境快，基本不太可能安装环境时失败。缺点是国内访问慢，有时候无法访问，要挂特殊工具才能打开。
系统用的是ubuntu20.04，买的时候没有20.04，所以我是重装的系统，勾选了GPU驱动。
安装python3
虽然服务器自带的有python3环境，版本是Python 3.8.10。但是绘图工具要求的python版本更加高。
stable-diffusion-webui 推荐的python版本是 3.10.6
而lora模型训练工具推荐的python版本是 3.10.8
我最后安装了3.10.8的python，安装方式是源码编译安装。
首先要安装一些类库，如zlib,openssl等，否则编译出来的python会缺少这些模块。
sudo apt install -y zlib1g-dev libbz2-dev liblzma-dev libssl-dev libssl1.1 libsqlite3-dev
然后下载解压python源代码包
国内地址：https://registry.npmmirror.com/-/binary/python/3.10.8/Python-3.10.8.tar.xz
wget https://www.python.org/ftp/python/3.10.8/Python-3.10.8.tar.xz tar -xf Python-3.10.8.tar.xz
编译安装python
cd Python-3.10.8 #创建一个文件夹放生成的临时文件,防止污染源文件 mkdir build cd build #安装到$HOME/python3，也就是/home/ubuntu/python3 目录 ../configure --enable-optimizations --prefix=$HOME/python3 make make install
安装好了之后，把python的bin目录加入PATH环境变量，我是直接修改/etc/environment文件
更新一下pip版本
pip3 install --upgrade pip
安装绘图工具
先安装一个下载工具aria2，方便下载东西
sudo apt install -y aria2
下载安装脚本，并进行安装
cd ~ aria2c -o install.sh https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.sh chmod +x ./install.sh ./install.sh
# 因为网络一断就会中断执行,而且安装又比较耗时间，推荐用nohup在后台执行
# nohup ./install.sh &
下载基础模型 ChilloutMix
自带的模型是很难画出好看的图片的，如果画真人，推荐用ChilloutMix模型
cd ~/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion aria2c -x4 https://civitai.com/api/download/models/11745
下载Lora模型
日本女孩和韩国女孩的脸
cd ~/stable-diffusion-webui/models/Lora aria2c -x4 -o japaneseDollLikeness_v10.safetensors https://huggingface.co/WuLing/SD-WebUI-TW/resolve/main/LoRA/DollLikeness/japaneseDollLikeness_v10.safetensors aria2c -x4 -o koreanDollLikeness_v15.safetensors https://huggingface.co/WuLing/SD-WebUI-TW/resolve/main/LoRA/DollLikeness/koreanDollLikeness_v15.safetensors
下载VAE
有点模型画出的图片偏灰，可以用这个vae解决。
cd ~/stable-diffusion-webui/models/VAE aria2c -x4 -o vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors https://huggingface.co/stabilityai/sd-vae-ft-mse-original/resolve/main/vae-ft-mse-840000-ema-pruned.safetensors
下载一些好用的webui扩展
cd ~/stable-diffusion-webui/extensions git clone https://github.com/DominikDoom/a1111-sd-webui-tagcomplete.git git clone https://github.com/VinsonLaro/stable-diffusion-webui-chinese.git git clone https://github.com/AlUlkesh/stable-diffusion-webui-images-browser.git
git clone https://github.com/toshiaki1729/stable-diffusion-webui-dataset-tag-editor.git
创建一个密码文件
用于登录的时候验证，你也不想其他人也能用你的webui吧
touch /home/ubuntu/auth.txt
内容为：用户名:密码
启动webui
./webui.sh --xformers --listen --theme dark --enable-insecure-extension-access --gradio-auth-path /home/ubuntu/auth.txt
如果想后台运行，就nohup执行。
炼丹工具的安装
项目地址是：https://github.com/Akegarasu/lora-scripts
Linux安装脚本是 install.bash，有些地方可以改一下。
source改成点
. ./venv/bin/activate
这个脚本安装的torch和torchvision和webui依赖的版本的不一样，导致这个又要下载很长时间，实测用webui的torch和torchvision版本也是可以的，推荐改成下面的。
pip install torch==1.13.1+cu117 torchvision==0.14.1+cu117 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu117
然后xformers同样用webui版本的
pip install xformers==0.0.16rc425
训练脚本train.sh加一个标头，告诉系统用bash执行，否则nohup会用sh执行，会报错的
#!/bin/bash
# 加在train.sh第一行
