Stable Diffusion, Test n°2
Pourquoi
Je continue à tester Stable Diffusion :)
Introduction
| Mode | Docker VM sous Proxmox |
| Distribution | Debian |
| Version | 12 |
| Kernel | 6.6.4 |
| GPU | Nvidia Quadro P400 |
Modifications apportés
J’ai modifier l’exécution de Stable Diffusion avec le docker-compose.override.yml suivant :
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version: "3.0"
#
# updated: 2023-12-03
# stack: stable-diffusion
#
networks:
stable-diffusion:
name: stable-diffusion
driver: bridge
enable_ipv6: true
name: stable-diffusion
services:
download:
container_name: stable-diffusion-download
#auto:
# container_name: stable-diffusion-auto
auto-cpu:
container_name: stable-diffusion-auto-cpu
invoke:
container_name: stable-diffusion-invoke
comfy:
container_name: stable-diffusion-comfy
comfy-cpu:
container_name: stable-diffusion-comfy-cpu
auto:
extends:
file: ../_vm/host.yml
service: x-host
user: 0:0
privileged: true
security_opt:
- "seccomp:unconfined"
- "apparmor:unconfined"
container_name: stable-diffusion-auto
restart: "no"
networks:
- stable-diffusion
healthcheck:
test: uname -a || exit 1
environment:
- COMMANDLINE_ARGS=--lowvram --opt-split-attention --xformers
- PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=max_split_size_mb:2048
labels:
com.stack.name: "stable-diffusion-auto"
com.stack.service.name: "stable-diffusion-auto"
runtime: nvidia
tmpfs:
- /tmp:rw,noexec,nosuid,size=1G
deploy:
resources:
limits:
cpus: "8.0"
memory: 8G
pids: 8192
Par rapport au précédent article, ce qui est important ici ce sont COMMANDLINE_ARGS et PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF
Test effectué
txt2img
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servers in a rack into a highly detailed datacenter
Paramètres
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Steps: 25
Sampler: DPM++ 2M Karras
CFG scale: 7
Seed: 637358951
Size: 1024x768
Model hash: c6bbc15e32
Model: sd-v1-5-inpainting
Conditional mask weight: 1.0
Version: v1.6.0-2-g4afaaf8a
Résultat
1
Total progress: 100% 25/25 [08:04<00:00, 19.36s/it]
Temps de calcul: 8mn
Conclusion
Donc… Ca passe :p !…
Cet article est sous licence CC BY 4.0 par l'auteur.