# ac 平台部署 Stable Diffusion 记录

# 官方版本（无 webui）

sd 官方仓库 https://github.com/Stability-AI/StableDiffusion

# 环境配置

进入 Eshell，加载 pytorch dtk23.04 环境

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module rm compiler/rocm/2.9
module load compiler/rocm/dtk-23.04
module load apps/DeepLearning/PyTorch/1.13.1/pytorch-1.13.1-py3.9-dtk23.04

在登陆节点下载依赖

1	pip install transformers==4.19.2 diffusers invisible-watermark

下载官方仓库

1 2	# 超算服务器无法正常访问github，该链接为官方仓库同步镜像 git clone https://gitee.com/Cerber2ol8/StableDiffusion

安装依赖

首先修改 requirements.txt，否则会由于找不到合适版本的包无限循环

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#gradio==3.11
# 改成
gradio>=3.11

然后执行安装

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cd StableDiffusion.
pip install -r requirements.txt

不出意外的话会成功安装，失败的话可能是网络原因，多尝试几次即可

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# Xformers 加速注意力模块（可选）

（暂未实现）

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下载模型文件

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mkdir ckpt && cd ckpt
wget v2-1_512-ema-pruned.ckpt # 这里为权重下载地址，也可以自己上传
cd ..

包含的模型

model:
  base_learning_rate: 1.0e-4
  target: ldm.models.diffusion.ddpm.LatentDiffusion
    unet_config:
      target: ldm.modules.diffusionmodules.openaimodel.UNetModel

    first_stage_config:
      target: ldm.models.autoencoder.AutoencoderKL

    cond_stage_config:
      target: ldm.modules.encoders.modules.FrozenOpenCLIPEmbedder

官方 ckpt 模型不包含 vit 和 clip 权重，正常情况下 pretrain 模型权重会自动从 huggingface 中进行缓存，但是超算计算节点是无法访问外部资源的，因此需要自己从 huggingface 下载，我选择的方式为在本地缓存之后上传。

在本机中 clone 仓库装完依赖，然后执行测试脚本，

1	python scripts/txt2img.py --prompt "a professional photograph of an astronaut riding a horse" --ckpt ckpt/v2-1_512-ema-pruned.ckpt --config configs/stable-diffusion/v2-inference.yaml --H 256 --W 256

等待 huggingface 的模型缓存完毕，然后将本机 ~/.cache/huggingface/hub 的 models--laion--CLIP-ViT-H-14-laion2B-s32B-b79K 目录上传到超算的 ~/.cache/huggingface/hub 目录中去。

# 运行 sd

在用户目录新建一个作业脚本 sd.sh

#!/bin/bash
#SBATCH -o sd.%j.out
#SBATCH --partition=normal
#SBATCH -J SD_Job
#SBATCH --nodes=1             
#SBATCH --ntasks-per-node=4
#SBATCH --gres=dcu:1 
#SBATCH --chdir=StableDiffusion
module purge
module rm compiler/rocm/2.9
module load compiler/devtoolset/7.3.1
module load mpi/hpcx/2.7.4/gcc-7.3.1
module load compiler/rocm/dtk-23.04
module load apps/DeepLearning/PyTorch/1.13.1/pytorch-1.13.1-py3.9-dtk23.04

python scripts/txt2img.py --prompt "a professional photograph of an astronaut riding a horse" --ckpt ckpt/v2-1_512-ema-pruned.ckpt --config configs/stable-diffusion/v2-inference.yaml --H 256 --W 256