本記事は、GPUSOROBANのインスタンスで、Stable Diffusion WebUIをインストールする手順になります。

GPUSOROBANは高性能なGPUインスタンスが低コストで使えるクラウドサービスです。
サービスについて詳しく知りたい方は、GPUSOROBANの公式サイトを御覧ください。

インスタンスへの接続

はじめにインスタンスへのSSH接続をします。
GPUSOROBANのインスタンスに初めて接続される場合は、こちらの記事をご確認ください。

ターミナルを2つ起動させて、それぞれのターミナル上で以下コマンドを実行させてSSH接続します。
1つ目のターミナルを起動し、アクセスサーバーへ接続します。

ssh -L 20122:(インスタンスIPアドレス):22 -l user as-highreso.com -p 30022 i .ssh\ackey.txt

２つめのターミナルを起動し、インスタンスへ接続します。

ssh -L 7860:127.0.0.1:7860 user@localhost -p 20122 -i .ssh\mykey.txt

下記コマンドを実行し、パッケージの更新をします。

sudo apt update

Pytorchのインストール

下記コマンドを実行し、Pytorchをインストールします。

pip install torch==1.12.1+cu116 torchvision==0.13.1+cu116 torchaudio==0.12.1 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116

Pythonを起動します。

python

Pytorchをインポートします。

import torch

下記コマンドを実行し、Pytorchのバージョンが「1.12.1+cu116」であることを確認します。

torch.__version__

下記コマンドを実行し、PytorchからGPUが認識されていることが確認できます。
trueが返されると正常にGPUを認識できています。
falseになる場合は、インスタンスを再起動（停止 -> 起動）をして再度試してみてください。
※再起動後インスタンスIPアドレスが変更になる可能性がありますので、ご注意ください。

torch.cuda.is_available()

>true

stable diffusionインストールおよび実行

下記コマンドを実行し、Gitリポジトリを複製します。

git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui

下記コマンドを実行し、「libglib2.0-0」パッケージをインストールします。

 sudo apt-get install -y libglib2.0-0

下記コマンドを実行し、「stable-diffusion-webui」ディレクトリに移動します。

cd stable-diffusion-webui

下記コマンドを実行し、launch.pyを実行します。

python launch.py

「Running on local URL: http://127.0.0.1:7860」の表示を確認します。

ローカルPCでブラウザを起動し、アドレスバーに下記のURLを入力した後にEnterを押下します。

http://localhost:7860/

Stable DiffusionのWebUIが表示されました。

以上で、Stable Diffusion WebUIのインストール（Ubuntu）手順が完了です。

本環境には、GPUSOROBANのインスタンスを使用しました。
GPUSOROBANは高性能なGPUインスタンスが低コストで使えるクラウドサービスです。
サービスについて詳しく知りたい方は、GPUSOROBANの公式サイトを御覧ください。