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**…
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。
SD-WebUI-RTX50907860 端口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。
# 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
# 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
# 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
apt update && apt install -y git wget
git clone https://gitee.com/mirrors/stable-diffusion-webui.git /root/sd-webui
cd /root/sd-webui
# 创建模型目录结构
mkdir -p models/{Stable-diffusion,Lora,VAE,ControlNet} outputs
使用国内镜像加速下载 SDXL 基础模型与常用模型：
# 下载 SDXL Base 模型
wget -O models/Stable-diffusion/sd_xl_base_1.0.safetensors \
https://hf-mirror.com/stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0/resolve/main/sd_xl_base_1.0.safetensors
# 下载 SDXL Refiner 模型
wget -O models/Stable-diffusion/sd_xl_refiner_1.0.safetensors \
https://hf-mirror.com/stabilityai/stable-diffusion-xl-refiner-1.0/resolve/main/sd_xl_refiner_1.0.safetensors
# 下载中文优化模型（可选）
wget -O models/Stable-diffusion/chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors \
https://hf-mirror.com/ckpt/chilloutmix/resolve/main/chilloutmix_NiPrunedFp32Fix.safetensors
创建 /root/sd-webui/start_sd.sh：
cat > /root/sd-webui/start_sd.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
cd /root/sd-webui
export PYTHONPATH="/root/sd-webui:$PYTHONPATH"
export HF_HOME="/root/.cache/huggingface"
python3 launch.py \
--listen \
--port 7860 \
--xformers \
--enable-insecure-extension-access \
--medvram \
--no-half-vae \
--skip-torch-cuda-test \
--skip-version-check \
--update-check
EOF
chmod +x /root/sd-webui/start_sd.sh
执行 ./start_sd.sh 首次启动。若遇到 Conda 环境冲突报错，可尝试以下操作：
conda deactivate
conda create -n sd-webui python=3.10.6
conda activate sd-webui
cd /root/sd-webui && ./start_sd.sh
首次启动会自动下载 CLIP/VAE 模型并编译优化器。终端显示 Running on local URL: http://0.0.0.0:7860 即表示启动成功。
为避免断开连接后服务停止，创建后台启动脚本 /root/sd-webui/start_sd_background.sh：
cat > /root/sd-webui/start_sd_background.sh << 'EOF'
#!/bin/bash
cd /root/sd-webui
nohup python3 launch.py \
--listen \
--port 7860 \
--xformers \
--enable-insecure-extension-access \
--medvram \
--no-half-vae \
> /root/sd-webui/webui.log 2>&1 &
echo "WebUI 已启动，日志文件：/root/sd-webui/webui.log"
EOF
chmod +x /root/sd-webui/start_sd_background.sh
./start_sd_background.sh
在云主机控制台获取实例公网 IP，本地浏览器访问 http://<公网IP>:7860。首次加载约需 30 秒。
sd_xl_base_1.0.safetensors。masterpiece, best quality, 8k resolution, cyberpunk cityscape at night, neon lights, futuristic buildings, rain-wet streets, cinematic lighting, detailed reflectionslow quality, worst quality, bad anatomy, blurry, jpeg artifacts, watermark, textDPM++ 2M Karras，步数 25，分辨率 1024x768，CFG Scale 7.5。在 WebUI 的 Extensions -> Available 中加载以下仓库地址：
https://github.com/dtlnor/stable-diffusion-webui-localization-zh_CNhttps://github.com/DominikDoom/a1111-sd-webui-tagcompletehttps://github.com/AlUlkesh/stable-diffusion-webui-images-browser
也可通过命令行直接克隆至 /root/sd-webui/extensions/ 目录。编辑 /root/sd-webui/webui-user.sh，追加以下参数以提升稳定性与性能：
export COMMANDLINE_ARGS="--listen --xformers --opt-split-attention --no-half-vae --medvram"
export TORCH_COMMAND="pip3 install torch==2.7.1 torchvision==0.22.1"
.safetensors 或 .ckpt 文件放入 models/Stable-diffusion/ 目录。ps aux | grep launch 与端口占用 netstat -tlnp | grep 7860。必要时执行 pkill -f launch.py 后重启服务。--medvram 或 --lowvram 参数，关闭其他 GPU 进程。# 查看运行日志
tail -f /root/sd-webui/webui.log
# 监控 GPU 状态
watch -n 1 nvidia-smi
# 检查磁盘空间
df -h /root
# 备份模型与输出文件
tar -czf sd_backup_$(date +%Y%m%d).tar.gz /root/sd-webui/models/ /root/sd-webui/outputs/
完成上述步骤后，即可获得一套可远程访问、配置优化的 AI 绘图工作站。
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