部署 SD WebUI 前，先安装 CUDA+cuDNN+Pytorch
电脑配置要求
- 系统：Windows 11
- 显卡：NVIDIA GeForce RTX 系列（支持 CUDA）
- 内存：建议 24G 及以上
下载版本参考
- CUDA：13.0
- cuDNN：9.13.1
- PyTorch：12.9
第一步：安装 CUDA
步骤一：查看 CUDA Version
在命令提示符窗口中输入 nvidia-smi，查看 CUDA Version。
建议下载与驱动匹配的最新版本或向下兼容的低版本。
CUDA 下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive
步骤二：下载 CUDA 安装包
打开官网后，选择对应版本（如 13.0），点击对应的下载链接。
根据操作系统选择版本（Win11 选择 11，Win10 选择 10）。
Installer Type 可选择本地下载 exe(local) 或网络版 exe(network)，点击下载即可。
步骤三：运行安装包
- 双击运行安装包。
- 点击'同意并继续'。
- 选择自定义安装，然后点击下一步。
- 设置安装路径（可根据磁盘空间选择 C 盘或 D 盘），点击下一步。
- 等待安装完成，关闭程序。
第二步：安装 cuDNN
步骤一：下载 cuDNN 安装包
打开网址 https://docs.nvidia.com/deeplearning/cudnn/backend/latest/index.html
点击 cuDNN 对应版本（如 9.13.1）下载安装包。
步骤二：运行安装包
- 双击运行安装包。
- 选择自定义安装，设置路径（例如 D:\Program Files\NVIDIA\CUDNN\v9.13）。
- 点击下一步直至完成。
第三步：安装 PyTorch
步骤一：获取安装命令
打开 PyTorch 官网：https://pytorch.org/get-started/locally/
选择 Stable 版本的 CUDA 12.9，复制生成的 pip 安装命令。
示例命令：
pip3 install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu129
步骤二：全局环境下安装 PyTorch
注意：此处建议在虚拟环境外进行基础环境检查，具体项目依赖请在项目虚拟环境中安装。
- 按 Win+R，输入 cmd 打开命令提示符。
- 切换至目标盘符（例如输入
D:进入 D 盘）。 - 执行上述 pip 安装命令。
