在网吧用stable diffusion可以吗?

Stable Diffusion是一个令人兴奋的深度学习项目,但对于许多人来说,它的运行需要庞大的计算资源。在这篇文章中,我们将探讨如何在网吧中使用 Stable Diffusion,充分利用这个项目的潜力,而无需在家里投资昂贵的硬件。我是Stable Diffusion中文网的编辑,将向您介绍这一有趣的方法。

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准备绿色版 MiniConda

为了在网吧方便地运行 Stable Diffusion,您需要准备一个绿色版的 MiniConda。绿色版 MiniConda 是一个不需要管理员权限的轻量级 Python 环境,它不会对系统设置做出任何改动,非常适合在网吧使用。

首先,将 MiniConda 安装包复制到您的移动 SSD 上。然后,在 CMD 窗口中,进入 SSD 的盘符,运行以下命令以进行绿色安装:

Miniconda3-latest-Windows-x86_64.exe /InstallationType=JustMe /AddToPath=0 /RegisterPython=0 /NoRegistry=1

确保在安装程序运行到选择安装路径的步骤时,将路径指向外置 SSD 上的路径,例如 E:\miniconda3。这个过程将创建一个绿色版的 MiniConda,不会影响系统设置,非常适合在网吧使用。

配置运行环境

接下来,您需要在 MiniConda 安装目录的上一级目录下创建一个 run.bat 批处理文件,以便方便地运行 MiniConda。比如,如果您的 MiniConda 安装在 E:\miniconda3,那么 run.bat 就应该放在 E:\ 下,其内容如下:

set PATH=%PATH%;%cd%/miniconda3/;%cd%/miniconda3/condabin;%cd%/miniconda3/Scripts

doskey python = %cd%/miniconda3\python.exe $*
doskey pythonw = %cd%/miniconda3\pythonw.exe $*
doskey pip = %cd%/miniconda3\Scripts\pip.exe $*
doskey pip3 = %cd%/miniconda3\Scripts\pip3.exe $*

run.bat 带到网吧,并将它连接到网吧电脑的 USB 3.0 接口。如果网吧没有屏蔽 USB 接口,您应该能够看到 SSD 的盘符,例如 F:。

启动 Stable Diffusion

在网吧电脑上,打开 CMD,进入 F 盘(或您的 SSD 盘符),使用 run.bat 来设置路径,并激活 MiniConda

F:
run.bat
conda activate

现在,您可以像在本机的 MiniConda 一样自由地运行 Stable Diffusion。您可以使用 PytorchTensorFlow,将所有模型和数据存储在移动 SSD 上,无需在电脑之间来回复制。根据是否支持 UASP 的情况,USB 3.0 的速度与 SATA 3 的速度相差不大,比在网吧无盘系统上使用的 iSCSI 盘写入速度要快。更重要的是,您随时可以将 SSD 带回家,无需等待云电脑上的数据下载。

最后的思考

在网吧中使用 Stable Diffusion 可能是一种便捷且高效的方式,尤其是在没有足够计算资源的情况下。现在,大多数网吧都配备了高速的千兆光纤网络,速度比校园网和许多家用宽带更快。通过使用绿色版 MiniConda 和移动 SSD,您可以充分利用这些资源,让 Stable Diffusion 在网吧中变得异常强大。

疑难解答

Q:在网吧中,如果盘符变了,出现“No Python at”错误怎么办?

这个问题可能是因为 MiniConda 的配置文件中指定了错误的 Python 路径。您可以通过修改配置文件解决这个问题。具体操作是找到 pyvenv.cfg 文件,将错误的路径更正为正确的路径。

Q:在网吧中,如果用户账户变了,Git 提示用户权限不一致,该如何解决?

这个问题通常是因为文件夹的所有者不匹配所致。您可以在文件夹属性中更改所有者为当前登录的账户,确保它与 Git 使用的用户一致。

Q:网吧环境没有预装 CUDA,如何快速安装 CUDA 环境?

您可以提前在移动硬盘上下载 CUDA 安装包,然后在网吧中安装。这将节省下载时间,并且无需重新安装显卡驱动等组件,只需保留 DevelopmentRuntime 组件即可。

在网吧中运行 Stable Diffusion 可能是一个非常有创意的方法,可以在有限的资源下充分利用深度学习项目的潜力。希望这些方法能帮助您更好地探索 Stable Diffusion 和其他计算密集型任务。

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