AMD 显卡在 Windows WSL 环境中部署 Stable Diffusion WebUI 及 ComfyUI

3. 安装 ROCm

sudo amdgpu-install --usecase=graphics

4. 检查 ROCm 安装情况

rocminfo

如果正确显示显卡信息，则安装成功。

四、安装 Conda（可选）

1. 安装 Conda（用于管理 Python 版本）

cd
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh
bash ./Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh

需重启控制台，只需要退出 WSL 就可以了，按 Ctrl+D，然后再启动 WSL 就可以了。

2. 创建名为 sd 的环境，Python 版本为 3.10（建议 WebUI 和 ComfyUI 各自创建一个环境）

conda create -n sd python=3.10 -y

3. 激活环境 sd

conda activate sd

若需要退出当前 Conda 环境：

conda deactivate

五、安装 PyTorch（若没有使用 Conda，请自行安装 Python3）

1. 下载对应 Python 版本的 whl 文件

cd
wget https://repo.radeon.com/rocm/manylinux/rocm-rel-6.3.4/torch-2.4.0%2Brocm6.3.4.git7cecbf6d-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
wget https://repo.radeon.com/rocm/manylinux/rocm-rel-6.3.4/torchvision-0.19.0%2Brocm6.3.4.gitfab84886-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
wget https://repo.radeon.com/rocm/manylinux/rocm-rel-6.3.4/pytorch_triton_rocm-3.0.0%2Brocm6.3.4.git75cc27c2-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
wget https://repo.radeon.com/rocm/manylinux/rocm-rel-6.3.4/torchaudio-2.4.0%2Brocm6.3.4.git69d40773-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

(根据安装的 Python 版本确定安装包，安装包的名字中 cpxxx 为安装 Python 版本，例如 cp310 对应 Python 3.10 版本) PyTorch ROCm 仓库

2. 安装下载的 whl

pip3 uninstall torch torchvision pytorch-triton-rocm
pip3 install torch-2.4.0%2Brocm6.3.4.git7cecbf6d-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
pip3 install torchvision-0.19.0%2Brocm6.3.4.gitfab84886-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
pip3 install torchaudio-2.4.0%2Brocm6.3.4.git69d40773-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
pip3 install pytorch_triton_rocm-3.0.0%2Brocm6.3.4.git75cc27c2-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

3. 更新 WSL 兼容的运行时库

location=$(pip show torch | grep Location | awk -F ": " '{print $2}')
cd ${location}/torch/lib/
rm libhsa-runtime64.so*

4. libhsa-runtime64.so 至少需要安装 GCC 12.1，Conda 环境可以升级 gcc 版本 (可选)

conda install -c conda-forge gcc=12.1.0

5. 验证安装情况

python3 -c 'import torch' 2> /dev/null && echo 'Success' || echo 'Failure'
python3 -c 'import torch; print(torch.cuda.is_available())'
python3 -c "import torch; print(f'device name [0]:', torch.cuda.get_device_name(0))"

输出结果分别为：Success、True、显卡型号则安装成功。

验证 PyTorch 环境：

python3 -m torch.utils.collect_env

六、安装 Stable Diffusion WebUI 和 ComfyUI

1. 安装 Stable Diffusion WebUI

(1) 克隆 Stable Diffusion WebUI 到本地并安装依赖

cd
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
pip install -r requirements.txt

(2) 下载汉化包

cd && cd ~/stable-diffusion-webui/extensions
git clone https://github.com/dtlnor/stable-diffusion-webui-localization-zh_CN.git

(3) 运行 Stable Diffusion WebUI

cd && cd stable-diffusion-webui
python launch.py

2. 安装 ComfyUI

(1) 克隆 ComfyUI 到本地并安装依赖

cd
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt

(2) 与 Stable Diffusion WebUI 共享库 (可选)

cd ~/ComfyUI
mv extra_model_paths.yaml.example extra_model_paths.yaml
vim extra_model_paths.yaml

在 vim 中将文件中 base_path: path/to/stable-diffusion-webui/ 改为 base_path: /home/用户名/stable-diffusion-webui/。

(3) 运行 ComfyUI

cd && cd ComfyUI
python main.py