#(2022-08-25)

n番煎じstable diffusion環境構築

#CUDAインストール

まずWindowsの方にNVIDIAのドライバを入れておく

次に

CUDA Toolkit 12.1 Downloads

Get the latest feature updates to NVIDIA's proprietary compute stack.

developer.nvidia.com

ここからwslのCUDAのインストールコマンドを入手 現時点ではこれ

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.7.1/local_installers/cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run
sudo sh cuda_11.7.1_515.65.01_linux.run

ここでgccのバージョンチェックが失敗というエラーが出る

どうにもgcc11じゃないといけないらしいのでとりあえずgcc12を11に置き換える。

paru -S gcc11
sudo ln -s $(which gcc-11) /usr/local/bin/gcc

で再実行

また、

sudo ln -s /usr/lib/wsl/lib/libcuda.so.1 /usr/local/cuda/lib64/libcuda.so

を実行しておく。これをしないとエラーが出た。

参考: https://touch-sp.hatenablog.com/entry/2022/05/05/114358

#HuggingFaceのToken取得 (2022-08-25)

まずログインして

CompVis/stable-diffusion-v-1-4-original · Hugging Face

We’re on a journey to advance and democratize artificial intelligence through open source and open science.

huggingface.co

ここから同意しておく

でアカウントページからトークン取得

#jupyter-labインストール (2022-08-25)

今回はjupyter labで使う

paru -S jupyterlab

適当なディレクトリに移動して

jupyter-lab

で起動 表示されたURLからjupyter labにアクセス。

@gist

でこんな感じのコードを実行する 自分の3070tiだと2行目で別にpytorchインストールをしないといけなかった。

#結果 (2022-08-25)

なるほど？

自分の環境3070tiだと50ステップ終わるまでに約14秒。colabより若干速い気がする。