使用GPU实例部署AI生图Stable Diffusion WebUI服务

应用场景

StableDiffusion提供完整的文本生成图像能力，适用于生成创意海报、广告图生成、产品概念图、包装设计草稿、游戏角色、场景概念图和影视分镜草图等，适合企业内部创意团队和设计团队快速迭代产品原型。此外StableDiffusion还提供图生图能力，无需专业设计师即可完成复杂的图像编辑，降低成本，提高图片处理效率。

华为云为用户提供使用GPU实例来部署Stable Diffusion WebUI的操作指导，帮助客户在ECS上快速部署AI生图服务。

方案架构

方案优势

使用ECS GPU实例在conda虚拟环境上从0开始部署StableDiffusion WebUI服务，为企业提供高度可控、稳定可靠、可持续扩展的专属算力环境，确保AI生产力在隐私、安全的前提下高效落地。

资源和成本规划

请联系华为云技术支持选择最适合您部署的GPU卡资源服务器。

前提条件

• 弹性云服务器所在安全组添加了如表3所示的安全组规则，具体步骤参见为安全组添加安全组规则。

  表3 安全组规则

  方向	优先级	策略	类型	协议端口	源地址
  入方向	1	允许	IPv4	TCP: 8000	0.0.0.0/0

使用GPU实例部署AI生图Stable Diffusion WebUI服务的主要步骤

GPU实例部署AI生图Stable Diffusion WebUI操作步骤如下：

1. 创建GPU弹性云服务器。
2. 驱动和CUDA的前置条件检查。
3. 初始化数据盘，用于存放模型文件及相关资源。
4. 创建conda虚环境。
5. 下载模型文件。
6. 安装Stable Diffusion WebUI及其依赖。
7. 启动Stable Diffusion WebUI。
8. 打开Stable Diffusion WebUI界面进行测试。

实施步骤

1. 创建GPU弹性云服务器。

   本操作以安装了Ubuntu操作系统的pi2.2xlarge.4实例为例。实例配置请注意如下参数，其他参数说明，请参见自定义购买ECS。

   1. 实例：pi2.2xlarge.4。更多规格推荐，请参见表2 Stable Diffusion WebUI运行可选的GPU弹性云服务规格。
   2. 镜像：Ubuntu 22.04 server 64bit with NO Driver(40GiB)，勾选“自动安装GPU驱动”，GPU驱动为535.161.08，CUDA为12.2.0。
      

      建议选择Huawei Cloud EulerOS 2.0或Ubuntu 22.04中未安装驱动的公共镜像，自动安装GPU驱动。建议驱动版本：Driver-535.161.08，CUDA-12.2.0。

      图2 GPU实例镜像选择和自动安装GPU驱动选择
      
   3. 弹性公网IP：选择“现在购买”，支持公网访问，用于依赖环境下载和Stable Diffusion WebUI服务的访问。
   4. 安全组：入方向放通TCP: 8000端口，用于访问WebUI服务。具体步骤请参见为安全组添加安全组规则。
   5. 存储与备份：为保证服务稳定运行与数据安全，建议采用系统盘与数据盘分离部署的架构。
      • 系统盘：100GiB，用于安装操作系统、驱动及运行环境。
      • 数据盘：100GiB，用于独立存储模型文件、生成图片及相关业务数据等。

2. 驱动和CUDA的前置条件检查。

   执行以下命令，查看显卡基本信息。

   nvidia-smi

   如果使用的不是推荐的镜像和驱动版本，请参考手动安装GPU加速型ECS的Tesla驱动方法更新驱动到535版本，CUDA更新到12.2。

3. 初始化数据盘，用于存放模型文件及相关资源。

   GPU弹性云服务器创建完成后，请参见初始化Linux数据盘进行数据盘初始化。本实践将数据盘挂载至/mnt/model目录，您可以根据业务需要自行定义目录。

   

4. 创建conda虚环境。
   1. 执行以下命令，下载miniconda安装包。

      wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

   2. 执行以下命令，并按照回显提示信息进行操作，安装miniconda。

      bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

   3. 执行以下命令，将conda环境变量添加到启动文件中。

      echo 'export PATH="$HOME/miniconda3/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
      source ~/.bashrc

   4. 执行以下命令，并按照回显提示信息进行操作，创建基于python3.10.6的虚环境。

      conda create -n sdwebui python=3.10.6
      conda activate sdwebui

5. 下载模型文件。
   1. 执行以下命令，创建下载模型脚本。

      vim download_models.py

      按"i"键进入编辑模式，插入以下内容：

      from modelscope import snapshot_download
      model_dir = snapshot_download('AI-ModelScope/stable-diffusion-v1-5', cache_dir='/mnt/model', revision='master')

      模型名称为AI-ModelScope/stable-diffusion-v1-5，本实践中模型的存储路径为/mnt/model，可以根据业务需要更换目录。

      

      添加完成后，按“Esc”键退出编辑模式，并输入“:wq”后按“Enter”键，保存并退出文件。

   2. 执行以下命令，下载stable-diffusion模型。

      pip install modelscope
      python download_models.py

      等待模型下载完成。回显中显示“Download model 'AI-ModelScope/stable-diffusion-v1-5' successfully.”，则表示模型下载完成。

   3. 执行以下命令，修改model名字为clip模型。

      vim download_models.py

      按"i"键进入编辑模式，修改model名字为clip-vit-large-patch14。

      model_dir = snapshot_download('AI-ModelScope/clip-vit-large-patch14', cache_dir='/mnt/model', revision='master')

      

      修改完成后，按“Esc”键退出编辑模式，并输入“:wq”后按“Enter”键，保存并退出文件。

   4. 执行以下命令，下载clip模型

      python download_models.py

      等待模型下载完成。回显中显示“Download model 'AI-ModelScope/clip-vit-large-patch14' successfully.”，则表示模型下载完成。

   

   ModelScope是国内的开源模型社区，在中国地区访问速度更快；若在海外环境使用，建议通过Hugging Face获取相应模型。

6. 安装Stable Diffusion WebUI及其依赖。
   1. 执行以下命令，下载stable-diffusion-webui项目。

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

   2. 执行以下命令，进入项目目录，修改项目配置

      cd stable-diffusion-webui
      sed -i 's|stable_diffusion_repo = .*|stable_diffusion_repo = os.environ.get('"'"'STABLE_DIFFUSION_REPO'"'"', "https://github.com/w-e-w/stablediffusion.git")|' ./modules/launch_utils.py

   3. 移动模型到项目目录。

      mv /mnt/model/AI-ModelScope/stable-diffusion-v1-5/v1-5-pruned-emaonly.safetensors /root/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/
      mkdir /root/stable-diffusion-webui/openai/
      mv /mnt/model/AI-ModelScope/clip-vit-large-patch14 /root/stable-diffusion-webui/openai/

7. 启动Stable Diffusion WebUI。

   执行以下命令，运行项目。

   bash webui.sh -f --listen --port 8000 --no-hashing --no-download-sd-model --api

   

   如果上述命令执行失败，提示Command: "/root/stable-diffusion-webui/venv/bin/python" -m pip install https://github.com/openai/CLIP/archive/d50d76daa670286dd6cacf3bcd80b5e4823fc8e1.zip --prefer-binary，请执行如下命令：

   source venv/bin/activate
   pip install git+https://github.com/openai/CLIP.git
   bash webui.sh -f --listen --port 8000 --no-hashing --no-download-sd-model --api

8. 打开Stable Diffusion WebUI界面进行测试。
   1. 在ECS详情界面查看弹性公网ip地址

      

   2. 打开浏览器输入http://弹性公网IP:8000 访问Stable Diffusion WebUI服务。

      

   3. 打开浏览器输入http://弹性公网IP:8000/docs 访问Stable Diffusion WebUI服务的API文档。

   

   至此StableDiffusion WebUI就部署完毕并验证正常。您可以在本地浏览器访问http://弹性公网IP:8000通过会话或使用API调用进行图片生成或进行API调用。