nazo6 note: memo

wsl2のarch linuxでstable diffusionをjupyter labで動かす

作成:2022/08/25

更新:2022/08/25

tech/ai

(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

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)

https://storage.googleapis.com/zenn-user-upload/1545ba60ae0f-20220825.png

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。
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