基于 Docker 和 Miniconda 搭建 Stable Diffusion WebUI 环境的完整流程。涵盖 CentOS 系统初始化、GPU 加速配置、Python 依赖隔离、模型路径规划及远程访问设置。通过手动安装 PyTorch 与 CUDA 支持，解决版本兼容问题，并提供 Jupyter 调试与 SSH 管理方案。最后包含常见问题排查及 Dockerfile 构建示例，旨在实现跨机器迁移与团队协作的统一环境部署。
在 AI 生成内容（AIGC）迅猛发展的当下，Stable Diffusion 已成为图像创作领域的核心工具。然而，本地部署常面临依赖冲突、CUDA 版本不兼容、模型路径混乱等问题。
一个更优雅的解决方案是：用 Docker 容器封装整个运行时环境，结合 Miniconda 实现精准的 Python 依赖管理。这种方式不仅能一键复现完整工作流，还能轻松实现跨机器迁移和团队协作统一。
本文将带你从零开始，基于 CentOS + Miniconda-Python3.9 构建一个支持 GPU 加速的 Stable Diffusion WebUI 环境，涵盖容器初始化、依赖安装、模型组织、远程访问配置等实战细节，并附带 Jupyter 调试与 SSH 远程管理的最佳实践。
我们选择 CentOS 7 作为基础系统，因其稳定性强、资源占用低，非常适合长期运行的服务型容器。目标是创建一个具备以下特性的运行环境：
首先启动容器：
docker run -itd \
--name sd_webui \
--runtime=nvidia \
--gpus all \
--net host \
-v /data/models:/models \
-v /workspace/stable-diffusion-webui:/app \
centos:7 \
/bin/bash
📌 关键参数说明：
--gpus all：启用所有可用 GPU 设备（需提前安装 nvidia-docker2）--net host：共享宿主机网络栈，简化端口映射（也可改用-p 7860:7860）-v：挂载目录，确保模型和代码不会因容器销毁而丢失
进入容器后，先更新系统并设置时区为北京时间：
TimeZone=Asia/Shanghai ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TimeZone /etc/localtime && echo $TimeZone > /etc/timezone date
安装必要工具链：
yum update -y yum install -y wget git vim epel-release
相比完整版 Anaconda，Miniconda 更适合用于容器化部署——体积小、启动快、可定制性强。它仅包含 conda 包管理器和 Python 解释器，能让你按需安装所需库，避免冗余。
下载并安装 Miniconda3 for Python 3.9：
wget -c https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py39_4.12.0-Linux-x86_64.sh sh Miniconda3-py39_4.12.0-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/conda
将 conda 添加到 PATH 并激活自动加载：
export PATH=/opt/conda/bin:$PATH echo 'export PATH=/opt/conda/bin:$PATH' >> ~/.bashrc source ~/.bashrc
为了提升国内拉包速度，配置清华镜像源：
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ conda config --set show_channel_urls yes pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
创建独立虚拟环境，命名为 sd-env：
conda create -n sd-env python=3.9 -y conda activate sd-env
这一步至关重要——未来所有依赖都将安装在此环境中，彻底隔离系统级 Python，极大降低版本冲突风险。
切换到工作目录并克隆 AUTOMATIC1111 的官方仓库：
cd /app git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git .
建议不要使用默认的 main 分支，而是切换至已发布的稳定版本，例如 v1.6.0：
git checkout v1.6.0
开发分支虽然功能新，但可能存在未修复的 Bug 或 API 变动，影响生产稳定性。对于需要长期运行的环境，'稳'永远比'新'更重要。
直接运行 launch.py 往往会因为网络超时或版本不兼容导致失败。推荐手动控制安装流程，逐个解决潜在问题。
根据你的显卡驱动和 CUDA 版本选择对应命令。若使用 CUDA 11.8：
pip install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 torchaudio==2.0.2 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
为加快下载，可使用清华源替代：
pip install torch==2.0.1+cu118 --index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
✅ 经验提示：务必确认 PyTorch 与 CUDA 版本严格匹配，否则会出现
CUDA not available错误。可通过nvidia-smi查看驱动支持的最高 CUDA 版本。
某些高级模型（如 DeepFloyd IF）依赖特定版本的 CLIP 库，官方 pip 包可能无法满足要求。建议从 Hugging Face 直接安装预编译版本：
pip install https://huggingface.co/comfyanonymous/CLIP/resolve/main/CLIP-d50d76daa670286dd6cacf3bcd80b5e4823fc8e1.zip pip install https://huggingface.co/comfyanonymous/open_clip/resolve/main/open_clip-bb6e834e9c70d9c27d0dc3ecedeebeaeb1ffad6b.zip
这类 zip 安装方式绕过了 PyPI 的版本限制，适用于社区维护的 patched 版本。
用于高清修复中的人脸增强模块：
pip install https://github.com/TencentARC/GFPGAN/archive/refs/tags/v1.3.8.tar.gz
pip install -r requirements.txt pip install opencv-python-headless pip install gdown
⚠️ 常见陷阱：如果后续报错
No module named 'cv2'，请检查是否误装了opencv-python。服务器环境下应始终使用opencv-python-headless，避免依赖图形界面组件。
模型文件通常较大（单个可达数 GB），且希望在多容器间共享。最佳做法是将其集中挂载到 /models 目录下，并通过环境变量指定缓存路径。
设置 Hugging Face 和 Torch 缓存目录：
export HF_HOME=/models/huggingface export TORCH_HOME=/models/torch
写入 .bashrc 实现持久化：
echo 'export HF_HOME=/models/huggingface' >> ~/.bashrc echo 'export TORCH_HOME=/models/torch' >> ~/.bashrc
推荐的模型存放结构如下：
| 类型 | 路径 |
|---|---|
| 主模型 | /models/Stable-diffusion/ |
| VAE | /models/VAE/ |
| LoRA | /models/Lora/ |
| Embeddings | /models/embeddings/ |
| ControlNet | /models/ControlNet/ |
这样 WebUI 启动时会自动扫描这些目录，无需手动复制文件。
默认的启动参数往往不适合容器环境。编辑根目录下的 webui-user.sh 文件：
#!/bin/bash export COMMANDLINE_ARGS="--listen --port 7860 --no-half-vae --precision full --allow-code" exec "$@"
🔧 参数详解：
--listen：监听 0.0.0.0，允许外部设备访问--port 7860：暴露标准端口（可配合-p映射）--no-half-vae：防止 VAE 半精度解码导致图像发黑--precision full：使用 float32 提升质量（牺牲性能）--allow-code：允许执行自定义脚本（仅限可信环境开启）
保存后赋予执行权限：
chmod +x webui-user.sh
当环境配置完成后，建议提交当前容器为新镜像，便于批量部署或备份恢复：
docker commit sd_webui stable-diffusion-webui:miniconda-py39-cuda118
导出镜像用于迁移：
docker save -o stable-diffusion-webui_py39_cuda118.tar stable-diffusion-webui:miniconda-py39-cuda118
在目标机器导入：
docker load -i stable-diffusion-webui_py39_cuda118.tar
这种方式特别适合团队内部统一环境，新人只需一条命令即可获得完全一致的开发体验。
使用最终镜像启动正式容器：
docker run -d \
--name sd_webui_final \
--restart=always \
--gpus all \
-p 7860:7860 \
-v /data/models:/models \
-v /workspace/output:/app/outputs \
stable-diffusion-webui:miniconda-py39-cuda118 \
/bin/bash -c "cd /app && conda run -n sd-env python launch.py"
打开浏览器访问：
http://<your-server-ip>:7860
即可进入熟悉的 WebUI 界面，开始文生图、图生图、LoRA 训练等操作。
尽管 WebUI 是主要交互方式，但在调试插件、分析注意力图或批量处理图像时，仍需命令行工具支持。
在容器内安装 JupyterLab：
conda activate sd-env pip install jupyterlab matplotlib pandas pillow
启动服务：
jupyter lab --ip=0.0.0.0 --port=8888 --allow-root --no-browser
通过反向代理或 SSH 隧道访问：
http://<server-ip>:8888
登录后可直接编写 Python 脚本加载模型、提取特征、绘制热力图等，极大提升研发效率。
💡 建议将 notebook 文件存放在挂载卷中，防止容器重建导致数据丢失。
启用 SSH 服务便于日常运维：
yum install -y openssh-server sudo
设置 root 密码：
echo 'root:your_password' | chpasswd
后台启动 SSH 守护进程：
/usr/sbin/sshd -D &
随后可通过标准 SSH 客户端连接容器，进行日志查看、GPU 监控、模型上传等操作。
🔒 安全提醒：生产环境应禁用 root 登录，改用普通用户 + sudo 权限，并启用密钥认证机制。
CUDA out of memory这是最常见的运行时错误，尤其在启用高清修复或大分辨率生成时。
应对策略：
--medvram 或 --lowvram 参数优化内存占用--precision full --no-halfxformers 能显著提升推理速度并减少显存消耗，但需编译安装。
推荐安装预编译版本：
pip install xformers==0.0.22.post4 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118
安装后可在 WebUI 设置中启用 Use xformers attention。
检查以下几点：
--listen 参数netstat -tulnp | grep 7860 确认服务正在监听企业内网用户常遇此问题，可通过设置代理解决：
export HTTP_PROXY=http://proxy.company.com:8080 export HTTPS_PROXY=http://proxy.company.com:8080
或直接手动下载模型文件后拷贝至 /models 挂载目录。
以下是上述步骤的自动化脚本化版本，可用于 CI/CD 流水线：
FROM nvidia/cuda:11.8-devel-centos7 ENV TZ=Asia/Shanghai RUN ln -snf /usr/share/zoneinfo/$TZ /etc/localtime && echo $TZ > /etc/timezone RUN yum update -y && \ yum install -y wget git vim epel-release && \ yum clean all WORKDIR /root RUN wget -c https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py39_4.12.0-Linux-x86_64.sh && \ sh Miniconda3-py39_4.12.0-Linux-x86_64.sh -b -p /opt/conda && \ rm Miniconda3-py39_4.12.0-Linux-x86_64.sh ENV PATH=/opt/conda/bin:$PATH RUN conda init && \ conda create -n sd-env python=3.9 -y WORKDIR /app RUN git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git . && \ mkdir -p /models/Stable-diffusion /models/VAE /models/Lora COPY webui-user.sh /app/webui-user.sh RUN chmod +x webui-user.sh CMD ["/bin/bash", "-c", "conda run -n sd-env python launch.py"]
构建命令：
docker build -t stable-diffusion-webui:latest .
这种基于 Docker + Miniconda + 挂载分离 的架构设计，不仅解决了环境一致性难题，还为后续扩展打下坚实基础——比如集成 REST API 接口、对接 Kubernetes 弹性调度、甚至打包成 SaaS 服务对外提供能力。
掌握这套组合技，意味着你已经拥有了构建现代化 AIGC 工作流的核心能力。接下来，不妨尝试加入 TensorRT 加速、模型量化压缩或 LoRA 微调流水线，进一步释放生产力。
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