安装完毕并重启后，确认cuda版本：nvidia-smi显示CUDA Version: 12.1，nvcc --version则为CUDA compiler driver, release 10.1，问题得到圆满解决。这是一次从依赖冲突中突围的cuda安装经历，现在，你也可以信心满满地开始使用stable diffusion了。
在尝试使用Stable Diffusion时，遇到了CUDA安装失败的问题，遇到'unmet dependencies'的报错，这个过程让人有些困扰。最初的想法是避免彻底删除NVIDIA驱动，以免造成更多的冲突。在寻求解决方案的过程中，发现一篇文章建议将默认的包管理器apt更换为aptitude，因为aptitude在处理包依赖方面据说更为智能。我决定尝试...
Stable Diffusion升级torch2.1.0+cuda12.1.1+xformers0.021 原来的 version:v1.4 python:3.10.10 torch:2.0.1+cu118 cudnn:8.8.1.3 xformers:0.0.17 gradio:3.32.0 checkpoint:cc6cb27103 之前为了提速从cuda12.1.1+cudnn8.9.2.26装回cuda11.8+cudnn8.8.1.3 现在支持cuda...
sudo apt install wget git python3 python3-venv # Red Hat-based: sudo dnf install wget git python3 # Arch-based: sudo pacman -S wget git python3 2. 运行此命令即可 bash <(wget -qO- https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.sh) 但实际上完全不...
sudodocker run --rm--gpus all nvidia/cuda:10.2-cudnn8-runtime-ubuntu18.04 nvidia-smi pull了docker image後,在container里執行nvidia-smi。 安裝成功畫面。Docker container能驅動CUDA10.2。 4.0 Install diffusers https://github.com/huggingface/diffusers ...
\app\stable-diffusion-webui-master\venv\Scripts\python.exe" -c "import torch; assert torch.cuda.is_available(), 'Torch is not able to use GPU; add --skip-torch-cuda-test to COMMANDLINE_ARGS variable to disable this check'" Error code: 1 stdout: stderr: C:\app\stable-diffusion-web...
cd XXXX\stable-diffusion-webui 2. 激活webui的python环境,继续在命令行里输入并回车: venv\Scripts\activate.bat 3. 安装 bitsandbytes-windows,继续在命令行里输入并回车: pip install bitsandbytes-windows *安装时有可能出现连接失败,解决方法是全局范强后安装;或者使用国内python镜像源去安装,复制下方命令粘贴...
安装stable diffusion也是一个体力活,中间出现了n多错误 原项目的教程十分简单 1. 根据系统版本下载几个工具包 # Debian-based: sudo apt install wget git python3 python3-venv # Red Hat-based: sudo dnf install wget git python3 # Arch-based: ...
14.获取命令并安装 对应cuda12.1平台的PyTorch2.1 pip3 install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu121 这里要点时间下载 15.克隆xformers0.0.21到Stable diffusion根目录(我的目录已改成D:\sd 前面是D:\sdweb) ...
下载完成并解压后,我们得到三个文件夹“bin”、“include”、“lib”,然后分别将这三个文件夹中的内容复制到CUDA文件夹下对应的目录中,如下图 至此,SD及深度学习的姊妹篇--CUDA+CUDNN就安装完成了,可以开启接下来的旅程了。 紫夜:原生Stable Diffusion本地部署伪保姆级(第四篇)--开启SD之旅13 赞同 · 0 评...