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【摘要】 常见问题排查- CUDA out of memory： 炸显存 换启动参数 换显卡- DefaultCPUAllocator: 炸内存 加虚拟内存 加内存条- CUDA driver initialization failed: 装CUDA驱动- Training models with lowvram not possible: 这点显存还想炼丹？部署流程基础部署流程同云服务器部署步骤一样...
常见问题排查
| - CUDA out of memory： 炸显存 换启动参数 换显卡 |
| - DefaultCPUAllocator: 炸内存 加虚拟内存 加内存条 |
| - CUDA driver initialization failed: 装CUDA驱动 |
| - Training models with lowvram not possible: 这点显存还想炼丹？ |
部署流程
基础部署流程同云服务器部署步骤一样
注意：显卡配置要求为N卡优先，适配程度高，CPU与主板要求不高，但需要跟显卡适配，运行过程温度较高，所以散热需要跟上，需要ATX3.0电源或者850W以上，可以物理降温，空调拉倒最低
本地部署步骤，下面有一键安装包无需任何操作，不需要准备任何环境，但基础环境需要自己准备，方便后续使用
1.优先有N卡的来，1060ti也能玩，A卡能玩吗？也能玩，但是A卡的教程少，内存不够的也劝退，总之AI有风险，N卡在咆哮。
2.论文和资料极其多，丧心病狂的多
3.苹果电脑需要系统在12.1+但是建议大家N卡
4.笔记本也可以，所有的N卡在低配环境下可以使用CPU跑图，，但是建议大家N卡(算了手动滑稽)
5.以上条件都不满足，online，在线社区邀请码官方更新中，邀请码每次更新就被抢光了，大家第一时间关注动态，交流群第一时间发送，内测链接，社区，邀请码实时更新
相关论文：
Stable Diffusion官网:https://beta.dreamstudio.ai/generate?from=%2Fdream controlnet 论文地址：https://arxiv.org/pdf/2302.05543.pdf 项目地址：https://github.com/lllyasviel/ControlNet Lora论文：https://arxiv.org/abs/2106.09685
1.1优化启动/运行速度
1.配置优先
2.xfomers
3.显卡驱动更新，对应显卡型号
4.显卡优化至8G以下，8G以上不需要
5.webui设置参数：
1.基础环境准备(启动器无需安装，但建议安装git)
git加速器：gitee/github边车devsidercar
https://gitee.com/docmirror/dev-sidecar/releases
注：会更改本地代理服务器，第二次上网需要关闭，或者长期开启，关闭在控制台设置：搜索代理，关闭代理，拉取ncpm/git远程仓库开启加速，
物理加速：凌晨下载模型，仓库，拉取镜像等等
Python：版本3.10或者3.9+
Git：官网下载地址：
Pytorch/CUDA：官网拉取GPU对应的pytorch https://pytorch.org/get-started/locally/
2.配置要求N卡 参考主页AI算力跑图性能
个人配置跟不上的推荐online
3.模型拉取/模型之间的搭配，存放路径
大模型存放路径：根路径\sd-webui-aki-v4\models\stable diffution
Lora模型存放：根路径\sd-webui-aki-v4\models\Lora
Lora如何展示预览图：在lora根目录下存放与Lora模型同名.png图片
示例：
[LoHa] Oboro_朧 Concept (With multires noise version)_LoHa v1.0.png
[LoHa] Oboro_朧 Concept (With multires noise version)_LoHa v1.0.safetensors
Lora分门别类：
1.1 WD tagger【线稿提示词提取】
1.2插件下载
1.3下载完插件记得重启UI
1.4菜单功能解释
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