–rm:这个参数是说容器退出后随之将其删除。默认情况下,为了排障需求,退出的容器并不会立即删除,除非手动 docker rm。我们这里只是随便执行个命令,看看结果,不需要排障和保留结果,因此使用 --rm 可以避免浪费空间 ubuntu:18.04:这是指用 ubuntu:18.04 镜像为基础来启动容器。 bash:放在镜像名后的是 命令,这里我们...
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docker pull zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-diffusion:v1.gpu 这里要连外网+非官方仓库,所以有2个配置需要为docker设置 为docker设置代理。 vi /etc/systemd/system/docker.service.d/http-proxy.conf [Service] Environment="HTTPS_PROXY=http://ip:3128" ...
1 选用pytorch官方镜像作为基镜像,将整个SDW文件夹挂载入镜像,并开放相应的端口映射. 2 安装SDW的所有依赖pip install -r requirements.txt3 如果SDW文件夹已经包含了模型定义的git库以及模型参数文件,就完事了.python webui.py运行即可. 如果没有git库以及模型参数,可以直接运行launch.py,会自动安装依赖,和clone gi...
docker pull soulteary/stable-diffusion:taiyi-0.1 想运行“太乙”,除了需要下载“模型游乐场”镜像之外,我们还需要获取“太乙模型”文件: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 git clone https://huggingface.co/IDEA-CCNL/Taiyi-Stable-Diffusion-1B-Chinese-v0.1 ...
docker run -it -p80:7860--gpus"device=1"zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-diffusion:v1.gpu /bin/bash 5. 启动Stable-diffusion程序 在Docker容器中,按照启动命令执行: python3 launch.py --listen 但是会报错: 这是因为这个镜像会联网下载“模型”。而我的容器无法联网。所以这里在...
接下来,我们需要拉取Stable Diffusion项目的镜像。由于Stable Diffusion项目并未直接提供Docker镜像,我们需要从其他可靠的源获取镜像。一种方法是找到与Stable Diffusion项目相关的Docker镜像,并尝试使用该镜像来运行项目。另一种方法是手动构建镜像,这需要先获取项目的源代码,并按照项目文档进行构建。假设我们已经获取了正确...
Stable-Diffusion可能需要GPU来加速计算。在内网环境中,可能会遇到由于GPU资源限制或驱动程序配置不当导致的问题。解决方法: 确认GPU资源可用性:与内网管理员确认是否有可用的GPU资源以及分配给容器的GPU资源限制。 配置GPU驱动程序:确保Docker容器中的GPU驱动程序已正确安装并配置。可能需要从官方源下载并安装相应的GPU...
docker pull diffusion/stable:latest 这条命令会从Docker Hub上拉取最新版本的Stable Diffusion镜像。 三、创建并运行容器 镜像拉取完成后,我们可以使用Docker来创建一个容器,并在其中运行Stable Diffusion。执行以下命令: docker run -d -p 8080:8080 --name stable-diffusion diffusion/stable:latest 这条命令会创建...
docker run -it -p 80:7860 --gpus "device=1" zibai-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/gpt/stable-diffusion:v1.gpu /bin/bash 5. 启动Stable-diffusion程序 在Docker容器中,按照启动命令执行: python3 launch.py --listen 但是会报错: