stable-fast-3d的部署，在服务器Ubuntu22.04系统下——点动科技

news/2024/9/20 7:05:59/ 标签: 服务器, 科技, 运维, python, ai
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在服务器Ubuntu22.04系统下，stable-fast-3d的部署

  • 一、ubuntu22.04基本环境配置
      • 1.1 更换清华Ubuntu镜像源
      • 1.2 更新包列表：
      • 2. 安装英伟达显卡驱动
          • 2.1 使用wget在命令行下载驱动包
          • 2.2 更新软件列表和安装必要软件、依赖
          • 2.2 卸载原有驱动
          • 2.3 安装驱动
          • 2.4 安装CUDA
          • 2.5 环境变量配置
  • 二、安装miniconda环境
      • 1. 下载miniconda3
      • 2. 安装miniconda3
      • 3. 切换到bin文件夹
      • 4. 输入pwd获取路径
      • 5. 打开用户环境编辑页面
      • 6. 重新加载用户环境变量
      • 7. 初始化conda
      • 8.验证是否安装成功
      • 9.conda配置
  • 三、克隆stable-fast-3d仓库
      • 3.1官网地址：[stable-fast-3d的GitHub地址](https://github.com/Stability-AI/stable-fast-3d.git)
      • 3.2如果下载速度较慢可添加`https://mirror.ghproxy.com/`镜像源
      • 3.3进入到stable-fast-3d文件夹内
      • 3.4 创建stable-fast-3d需要的环境
      • 3.5 安装依赖库
      • 3.6设置镜像地址
      • 3.7启动服务
      • 3.8下载stable-fast-3d模型
      • 3.9此外还要修改最后一行启动命令
      • 3.10启动服务

一、ubuntu22.04基本环境配置

1.1 更换清华Ubuntu镜像源

  • 删除原来的文件
ain">rm /etc/apt/sources.list
  • 开始编辑新文件
ain">vim /etc/apt/sources.list
  • 先按i键，粘贴以下内容
ain"># 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse# 以下安全更新软件源包含了官方源与镜像站配置，如有需要可自行修改注释切换
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse

请添加图片描述

  • 确保内容跟上述图片一致

  • 按esc键，再输入冒号+wq保存

在这里插入图片描述

1.2 更新包列表：

  • 打开终端，输入以下命令：
sudo apt-get update

sudo apt upgrade
  • 更新时间较长，请耐心等待

在这里插入图片描述

2. 安装英伟达显卡驱动

2.1 使用wget在命令行下载驱动包
wget https://cn.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/550.100/NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run

在这里插入图片描述

2.2 更新软件列表和安装必要软件、依赖
sudo apt-get install g++

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
点击回车enter即可
在这里插入图片描述

ain">sudo apt-get install gcc

在这里插入图片描述

ain">sudo apt-get install make

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
点击回车enter即可

成功安装

在这里插入图片描述

2.2 卸载原有驱动
sudo apt-get remove --purge nvidia*

在这里插入图片描述

  • 1.使用vim修改配置文件
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf
  • 2.按i键进入编辑模式,在文件尾增加两行：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0

在这里插入图片描述

  • 3.按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出

  • 4.更新文件

sudo update-initramfs -u

这里等待时间较久

在这里插入图片描述

  • 5.重启电脑：
sudo reboot

这里需要等一会才能连上

2.3 安装驱动
  • 1.授予执行权限
sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run
  • 2.执行安装命令
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

这里一直按回车就行，默认选择

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

一直按回车enter键，直到安装成功

在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

  • 3.检测显卡驱动是否安装成功
nvidia-smi

在这里插入图片描述

2.4 安装CUDA
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run

在这里插入图片描述

执行安装命令

sudo sh ./cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run
  • 1.输出accept开始安装

在这里插入图片描述

  • 2.然后注意这里要按enter取消勾选第一个选项,因为之前已经安装了驱动

在这里插入图片描述

  • 3.接着选择Install开始安装

在这里插入图片描述

  • 4.安装完成

在这里插入图片描述

2.5 环境变量配置
  • 1.以vim方式打开配置文件
sudo vim ~/.bashrc
  • 2.按i键进入编辑模式,在文件尾增加下面内容：
export PATH="/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"

在这里插入图片描述

  • 按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出

  • 3.更新环境变量

source ~/.bashrc
  • 4.检测CUDA是否安装成功
nvcc -V

在这里插入图片描述

二、安装miniconda环境

1. 下载miniconda3

wget https://mirrors.cqupt.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh

在这里插入图片描述

2. 安装miniconda3

bash Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh -u

在这里插入图片描述

直接一直enter键，到输入路径和yes

这边建议路径为：miniconda3

在这里插入图片描述

直接回车enter即可，再次输入yes

在这里插入图片描述

成功安装

在这里插入图片描述

3. 切换到bin文件夹

cd miniconda3/bin/

4. 输入pwd获取路径

pwd

复制这里的路径

5. 打开用户环境编辑页面

vim ~/.bashrc
  • 点击键盘I键进入编辑模式，在最下方输入以下代码
export PATH="/root/miniconda3/bin:$PATH"

在这里插入图片描述

按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出

6. 重新加载用户环境变量

source ~/.bashrc

在这里插入图片描述

7. 初始化conda

conda init bash

在这里插入图片描述

8.验证是否安装成功

conda -V

在这里插入图片描述

9.conda配置

  • 1.配置清华镜像源

    代码如下：

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

在这里插入图片描述

  • 2.设置搜索时显示通道地址
conda config --set show_channel_urls yes

在这里插入图片描述

  • 3.配置pip 镜像源
pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

在这里插入图片描述

三、克隆stable-fast-3d仓库

3.1官网地址：stable-fast-3d的GitHub地址

git clone https://github.com/Stability-AI/stable-fast-3d.git

3.2如果下载速度较慢可添加https://mirror.ghproxy.com/镜像源

git clone https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/Stability-AI/stable-fast-3d.git

3.3进入到stable-fast-3d文件夹内

cd stable-fast-3d
  • 修改requirement.txt
git+https://github.com/vork/PyNanoInstantMeshes.git

改为

git+https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/vork/PyNanoInstantMeshes.git

3.4 创建stable-fast-3d需要的环境

conda create -n 3d python=3.9
conda activate 3d

3.5 安装依赖库

pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-dev.txt
pip install -r requirements-demo.txt

3.6设置镜像地址

export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com

3.7启动服务

python gradio_app.py
  • 此时下载模型一般会报错或失败，可以先手动下载所需模型
wget https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/danielgatis/rembg/releases/download/v0.0.0/u2net.onnx /root/.u2net/u2net.onnx

3.8下载stable-fast-3d模型

mkdir models
cd models
pip install modelscope
modelscope download --model maple77/stable-fast-3d --local_dir './'
  • 修改gradio_app.py
model = SF3D.from_pretrained("stabilityai/stable-fast-3d",config_name="config.yaml",weight_name="model.safetensors",
)

模型文件路径指定到刚才下载的路径

model = SF3D.from_pretrained("/root/project/stable-fast-3d/models/",config_name="config.yaml",weight_name="model.safetensors",
)

3.9此外还要修改最后一行启动命令

demo.queue().launch(share=False)

改为

demo.queue().launch(server_name="0.0.0.0", server_port=15119)

server_port变量为设置服务器监听的端口为业务端口,此处改为业务端口。

3.10启动服务

python gradio_app.py

在这里插入图片描述

启动成功后，访问http://主机IP:端口
在这里插入图片描述


http://www.ppmy.cn/news/1511867.html

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