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Community Blog 異種 ECS インスタンスを使用した Stable Diffusion Web UI の実装

異種 ECS インスタンスを使用した Stable Diffusion Web UI の実装

この記事では、GPU ベースの ECS インスタンスに Stable Diffusion を実装するための手順を段階的に説明します。

作成:Ferdin Joe

ユーザー AUTOMATIC1111 の github リポジトリから、Stable Diffusion Web UI に基づく実装を使用できます。 ユーザーは、Gradio でサポートされている Web UI で Stable Diffusion を実装できます。 Alibaba Cloud ECS には、異種コンピューティング用の GPU ベースのインスタンスがあり、Stable Diffusion などの生成 AI ベースのアプリケーションを効果的にデプロイできます。 このブログでは、GPU ベースの ECS インスタンスに Stable Diffusion を実装するための手順を段階的に説明します。 このチュートリアルは、以下の手順で進めます。

1. ECS インスタンスの設定

Alibaba Cloud では、主にディープラーニングやマルチメディアレンダリングアプリケーションに使用される、GPU や FPGA などの異種コンピューティング機能を備えた ECS インスタンスが提供されています。 GPU ベースのインスタンスに関しては、T4、P100、V100 などの NVIDIA ボードをアプリケーションの機能要件に従って選択することができます。 このチュートリアルは、第 5 世代 ECS で、NVIDIA P100 を使用して以下の手順を進めます。

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ECS コンソールで、[インスタンスの作成] をクリックします。

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課金方法リージョンを選択します。 GPU ベースのインスタンスのほとんどは、通常、シンガポールで利用できます。 次に、必要な VPCvSwitch を選択します。

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VPC と vSwitch を選択すると、チェックボックス プライマリ ENI のプライマリ IP アドレスを指定 が表示されます。 チェックボックスを選択し、同じ vSwitch 内の既存の ECS インスタンスと競合しない IP アドレスを指定します。 [すべてのインスタンスタイプ] オプションを選択します。 アーキテクチャは、[GPU/FPGA/ASIC] を選択します。

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必要なインスタンス を選択します。 ここでは、4 vCPU、30 GB RAM、1 NVIDIA P100 GPUを備えた第5世代コンピューティング最適化インスタンスを選択しました。

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[パブリックイメージ] を選択します。 Ubuntu バージョン 20 を選択します。 通常の ECS インスタンスのスピンとは異なり、GPU ドライバのインストールを有効化する必要があります。 [GPU ドライバの自動インストール] を選択し、CUDNN の最新バージョンまたは必要なバージョンを選択します。

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トラフィック課金モードを使用してパブリック IPv4 アドレスを割り当てるか、または後で EIP をバインドします。 この作業は、ECS インスタンスは Anaconda および Stable Diffusion Web UI をリポジトリからダウンロードする必要があるため必須です。 IP アドレスの選択後、ワークベンチを使用できるよう、アウトバウンド接続および ポート22 で http および https プロトコルへのアクセスに必要なセキュリティグループを選択します。

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最初に root ユーザーのカスタムパスワードを設定して、GPU ドライバといくつかのサポートライブラリの自動インストールを有効化します。 後で、コマンドプロンプトを使用して、Anaconda と Stable Diffusion のインストールに必要な ecs-user を作成します。 同じコンソールで作成された他のインスタンスと区別するために、インスタンス名前を指定します。

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設定サマリーのすべての詳細を確認し、ECS利用規約に同意してから、[注文の作成] をクリックします。

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インスタンスを確認すると、目的のインスタンスが稼働しています。 [接続] をクリックします。

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ワークベンチにサインインします。

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パスワードを入力し、[OK] をクリックします。

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ECS のコマンドプロンプトでは、ECS インスタンスの作成中に指定された通りに GPU ドライバが読み込まれ、インストールが開始されます。

2. 必要なドライバのインストール

GPU ドライバの自動インストールの完了後、以下のコマンドを使用して、指定された GPU で CUDA の有効性を確認します。

nvidia-smi

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最近インストールされた CUDNN ドライバでサポートされている GPU が表示されます。 インストールされている Ubuntu バージョンのドライバとパッケージを更新してください。

sudo apt update -y && sudo apt upgrade -y
sudo apt-get update -y

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以下のコマンドを使用して git のパッケージをインストールします。

sudo apt install git -y

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次に wget のパッケージをインストールします。

sudo apt-get install wget -y

最後に、この root ユーザーで ffmpeg のパッケージをインストールします。

sudo apt install ffmpeg -y

インストールプロセスの残りの部分では、root ユーザー以外のユーザーもサポートされます。 そのため、以下のステップに示すように新しいユーザーを作成します。

3. 非ルートユーザーの作成

ユーザー名 ecs-user で新しいユーザーを作成し、パスワードを設定します。

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root からログアウトし、ecs-user で再度ログインします。

4. Anaconda のインストール

Anacondaを インストールし、コマンドプロンプトステートメントでその有効性を確認します。

wget https://repo.anaconda.com/archive/Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh
sh Anaconda3-2022.10-Linux-x86_64.sh

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Enter を押して契約書を下にスクロールし、「yes」と入力して同意し、Enter を押します。

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これでアナコンダのインストールは終了です。 次に、環境パスを設定する必要があります。

export PATH=~/anaconda3/bin:$PATH
conda init
source ~/.bashrc

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(base) が表示されている場合、仮想環境が起動されていることを示します。 Stable Diffusion は Pytorch を使用するため、別の仮想環境を作成する必要があります。

conda create --name sdiff python=3.10.6
conda activate sdiff

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5. Stable Diffusion Web UI のインストール

AUTOMATIC1111 の リポジトリから、Stable Diffusion Web UI をダウンロードします。

wget https://raw.githubusercontent.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/master/webui.sh

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pip のバージョンをアップグレードします。

pip install --upgrade pip

Stable DiffusionのWeb UI をインストールします。

bash  ./webui.sh --xformers --share --enable-insecure-extension-access

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Pytorch のダウンロードにより、web ui の設定が成功します。 インストールの完了まで待ちます。 Hugging Face リポジトリから Stable Diffusion モデルが自動的にダウンロードされます。

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web ui にアクセスするための、gradio のリンクが生成されます。 gradio のリンクをコピーし、ブラウザを使用して移動します。

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6. インストール後の Web UI の使用方法

以下のコマンドを入力して Web UI を実行します。

bash  ./webui.sh --xformers --share

コマンドプロンプト内でコードが実行され、gradio の url が生成されます。 gradio の url に移動して、Stable Diffusion の web ui の機能を確認します。


この記事の原文は英語です。 元の記事には、こちら からアクセスできます。

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