本教程介绍如何在搭载 RTX 5090 的云主机上部署 Stable Diffusion WebUI,涵盖环境配置、依赖安装、模型下载、服务启动及日常维护。
一、环境准备与实例配置
1.1 创建云主机实例
- 登录云主机控制台,完成注册与实名认证。
- 创建实例时进行如下配置:
- 实例名称:
SD-WebUI-RTX5090 - 算力规格:选择 RTX 5090(32GB 显存)
- 系统镜像:选择默认 Linux 镜像(需预装 Python 3.10+ 与 CUDA 12.8)
- 存储配置:系统盘 50GB,如需存储大量模型可挂载数据盘
- 网络与安全:选择国内区域,安全组默认开放全部端口或至少放行
7860端口
- 实例名称:
- 确认创建,等待实例状态变为'运行中'。
1.2 登录终端与验证环境
推荐使用控制台提供的 Web Shell 或 SSH 登录。登录后执行以下命令验证基础环境:
python3 --version
nvcc --version
nvidia-smi
正常输出应显示 Python 3.10+、CUDA 12.8 及 RTX 5090 显卡信息。
二、依赖安装与环境清理
2.1 清理冲突环境
# 卸载可能冲突的包
pip3 uninstall -y torch torchvision torchaudio xformers diffusers transformers
# 清理残留缓存与文件
rm -rf /root/.cache/pip
rm -rf /opt/miniconda3/lib/python3.12/site-packages/{torch*,xformers*,diffusers*,transformers*}
# 更新 pip 并清理缓存
pip3 install --upgrade pip
pip3 cache purge
2.2 安装 PyTorch 与基础依赖
# 安装适配 CUDA 12.8 的 PyTorch
pip3 install torch==2.7.1 torchvision==0.22.1 torchaudio==2.7.1 \
--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 \
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 安装图像处理基础库
pip3 install numpy==1.26.4 pillow==10.3.0 opencv-python==4.9.0.80 \
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
2.3 安装 WebUI 核心依赖
# 安装 HuggingFace 相关库
pip3 install transformers accelerate diffusers \
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 安装 Web 界面框架
pip3 install gradio==3.41.2 fastapi==0.104.1 uvicorn==0.24.0 \
-i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
# 安装性能优化插件
pip3 install xformers -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple


