在测试中，我们在UBUNTU系统下搭建了基于ROCm 5.7的Stable Diffusion Automatic 1111本地部署，作为对比的是在Windows下搭建同样的Stable Diffusion Automatic 1111+DirectML。测试使用的Python版本为3.10.6，Pytorch版本为2.3。在模型的选择上，两种系统下的Stable Diffusion都使用了相同版本的SD V.15标准模型。▲UBUNTU...
2 安装ROCm版的torch torchvision和pytorch_triton wget https://repo.radeon.com/rocm/manylinux/rocm-rel-6.2.3/torch-2.3.0%2Brocm6.2.3-cp310-cp310-linux_x86_64.whl wget https://repo.radeon.com/rocm/manylinux/rocm-rel-6.2.3/torchvision-0.18.0%2Brocm6.2.3-cp310-cp310-linux_x86_64.whl ...
从5.7版本开始，ROCm正式支持RX 7900系列消费级显卡，这下可让Linux党们嗨翻天了。为了验证ROCm的真实力，我们搬出了AMD年度顶配 - 锐龙9 7950X3D处理器搭配RX 7900 XT显卡，在Ubuntu和Windows两个平台下分别Stable Diffusion的性能。用同样的模型和参数，生成同样的图片内容。结果简直惊呆了 - Ubuntu+ROCm组合在单...
wget https://repo.radeon.com/rocm/manylinux/rocm-rel-6.2.3/pytorch_triton_rocm-2.3.0%2Brocm6.2.3.5a02332983-cp310-cp310-linux_x86_64.whl pip3 uninstall torch torchvision pytorch-triton-rocm pip3 install torch-2.3.0+rocm6.2.3-cp310-cp310-linux_x86_64.whl torchvision-0.18.0+rocm6.2.3-...
Windows 11 Pro: Stable Diffusion WEB UI Automatic 1111+DirectML 驱动程序 Radeon Software Adrenalin Edition 24.3.1 在测试中,我们在UBUNTU系统下搭建了基于ROCm 5.7的Stable Diffusion Automatic 1111本地部署,作为对比的是在Windows下搭建同样的Stable Diffusion Automatic 1111+DirectML。测试使用的Python版本为3.10....
以大家都非常熟悉的AIGC应用Stable Diffusion来举例。很明显,相较于以前模拟CUDA框架的AIGC应用解决方案,在ROCm支持Radeon RX 7900系显卡之后,由于原生支持各种主流的AI框架,比如TensorFlow、JAX和PyTorch。这会进一步激发出Radeon GPU的AI计算性能,理论上肯定会使Radeon RX 7900系显卡的AIGC性能得到极大的提升。参考AMD...
(AMD专用)把AI绘图带回家(支持AMD APU核显 AMD独显)_ Stable Diffusion安装自己的电脑 AI绘图软件保姆级教学 4479 1 09:50 App 如何将AMD GPU变成本地LLM猛兽:ROCm入门指南 754 1 04:21 App 当你用A卡跑AI··· 2928 0 01:58 App AI绘图建议:一定要选16G以上的N卡 3715 0 01:27 App A卡跑sd的速...
在此前A卡玩家经常只能在Linux系统下运行Stable Diffusion，通过ROCM(Radeon Open Compute)模拟CUDA加速，如今在Windows系统下直接实现A卡的AI加速计算，能否达到我们的预期目标呢？为此，我们选择了AMD Radeon RX 5000系、RX 6000系以及RX 7000系的数款显卡，进行了一番详细的体验。体验平台 显卡：AMD Radeon RX 5500...
4、进入解压后的stable-diffusion-webui文件夹,双击webui-user.bat运行,完成剩下的安装过程即可(安装过程大约一共要下载10GB左右的安装文件,安装完成后,会显示一个127.0.0.1:7860的网址(就是你自己电脑的网址),将这个网址拷贝到浏览器即可打开stable diffusion软件了 。注意:需要先搞定你的网络,不然双击webui-user...
rocminfo watch -n .5 rocm-smi 下一步需要安装miniconda或者anaconda,这个我就不细说了,网上教程非常多。安装之后重启terminal,然后对conda进行换源,并且创建一个针对ROCm的新环境,我这里命名为ROCm57,大家可以自行更改。随后,进入这个环境,更换pip的源,安装深度学习所需要的torch包,这个包也是Stable Diffusion所需要...