有基于modelscope社区gpu实例notebook部署sdwebui的教程和示例代码吗？

目前，基于ModelScope社区的GPU实例Notebook部署Stable Diffusion WebUI（SDWebUI）的相关教程和示例代码并未直接出现在提供的知识库资料中。然而，根据现有资料，我们可以结合ModelScope与阿里云平台的功能，提供一个可行的部署流程和相关说明。

以下是基于ModelScope社区和GPU实例Notebook部署SDWebUI的详细步骤和示例代码：

1. 准备工作

在开始部署之前，请确保完成以下准备工作： - 创建阿里云账号并完成实名认证。 - 开通ModelScope服务：访问ModelScope社区，获取所需的模型文件或配置信息。 - 准备GPU实例：选择支持GPU加速的实例类型（如ecs.gn6i、ecs.gn7i等），并确保已安装NVIDIA驱动和Docker环境。

2. 部署流程

步骤一：拉取ModelScope模型

通过ModelScope社区获取Stable Diffusion模型，并将其下载到本地或挂载的存储空间中。可以使用以下命令拉取模型：

# 示例：从ModelScope拉取Stable Diffusion模型
modelscope download --model_id <model_id> --output_dir /path/to/model

注意：<model_id>为ModelScope社区中目标模型的唯一标识符，需替换为实际值。

步骤二：启动GPU实例并安装依赖

1. 登录阿里云控制台，创建一台GPU实例，并确保实例已安装以下依赖：
   • Docker
   • NVIDIA Container Toolkit

2. 安装依赖的命令如下：

   # 更新包管理器并安装Docker
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io
   
   # 安装NVIDIA Container Toolkit
   curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg -dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
   curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
   sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
   sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
   sudo apt-get update
   sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
   
   # 启动Docker服务
   sudo systemctl enable docker
   sudo systemctl restart docker
   

步骤三：拉取SDWebUI镜像

通过Docker拉取SDWebUI镜像，并运行容器。示例如下：

# 拉取SDWebUI镜像
sudo docker pull <sd_webui_image_address>

# 创建模型目录并下载标准模型
mkdir -p /host/models/Stable-diffusion
cd /host/models/Stable-diffusion
wget https://aiacc-inference-public-v2.oss-accelerate.aliyuncs.com/aiacc-inference-webui/models/v1-5-pruned-emaonly.safetensors

# 启动SDWebUI容器
sudo docker run -c 32 -gpus all -it \
  -v /host/models:/workspace/stable-diffusion-webui/models \
  <sd_webui_image_address>

重要提示：<sd_webui_image_address>需替换为实际的镜像地址。

步骤四：验证部署

1. 在浏览器中访问http://<ECS实例公网IP>:7860，打开SDWebUI页面。
2. 输入Prompt（如a beautiful landscape），点击生成按钮，验证文生图功能是否正常。

3. 示例代码

以下是一个完整的示例代码，用于在Notebook环境中部署SDWebUI：

import os

# Step 1: 下载模型
os.system("modelscope download --model_id <model_id> --output_dir /path/to/model")

# Step 2: 安装Docker和NVIDIA工具
os.system("""
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y docker-ce docker-ce-cli containerd.io
curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg -dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg
curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list
sudo apt-get update && sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit
sudo systemctl enable docker && sudo systemctl restart docker
""")

# Step 3: 拉取镜像并启动容器
os.system("""
sudo docker pull <sd_webui_image_address>
mkdir -p /host/models/Stable-diffusion
cd /host/models/Stable-diffusion
wget https://aiacc-inference-public-v2.oss-accelerate.aliyuncs.com/aiacc-inference-webui/models/v1-5-pruned-emaonly.safetensors
sudo docker run -c 32 -gpus all -it \
  -v /host/models:/workspace/stable-diffusion-webui/models \
  <sd_webui_image_address>
""")

4. 注意事项

• 显存不足问题：如果出现显存不足的错误（如CUDA out of memory），请检查实例规格是否符合要求，建议选择至少16GB显存的GPU实例。
• 模型路径配置：确保模型路径正确挂载到容器中，否则可能导致服务无法启动。
• 网络连接：部分模型可能需要从外网下载，建议提前下载并上传至OSS或NAS存储空间。

以上内容基于现有知识库资料整理而成，涵盖了从模型拉取到服务部署的完整流程。如果您需要更详细的指导或遇到具体问题，请进一步说明，我们将为您提供针对性的支持。