昨晚又通宵了。

并非是赶项目, 而是去帮一位粉丝排解错置部署方面的问题。对他的电脑进行了三个小时的远程操控, 最终才成功解决。挂断电话的那个瞬间, 我猛然回忆起自己首次安装时的情景——足足三天时间, 重装了五次系统。

今天把那些年我踩过的坑，一次性全告诉你。

坑1：版本匹配——致命第一坑

这是我第一个踩的坑，也是最深的一个。

血泪经过

头一回进行安装, 我单纯地觉得pip torch这样做就结束了。实际上究竟如何, 究竟是怎样的情况?

: torch.cuda.() False

CUDA不可用。 我当时的表情大概是这样：

真相揭秘

有三个版本：

你照直在.txt里头写torch, pip会给你装上CPU版本。CPU版本！ 如此一来还怎么去运行AI呀。

正确姿势

先查你的CUDA版本：

-smi

看右上角CUDA : xxx。我的是11.8，所以应该装：

pip torch --index-url

需要着重注意的是, cu118所对应的是CUDA 11.8 , 而cu121对应着CUDA 12.1。要是安装错误了必然会出现故障。

我方才的确是佯装安装的cu121, 然而CUDA却是11.8, 版本并不适配, 径直报废了。重新安装CUDA又耗费了1小时。

实测数据

结论： 版本匹配是王道，别侥幸。

坑2：虚拟环境——看似麻烦实则救命我的固执

"虚拟环境？麻烦死了，直接装全局不行吗？"

这是我第二次踩坑前的想法。结果：全局环境被我搞崩了。

灾难现场

我电脑上本来有：

然后我给装了一堆依赖，指定了 3.10。结果呢？

我把公司项目所依赖的那个numpy, 原本版本是1.24, 给升级成了1.26, 然后呢, 公司项目就报错了。

正确做法

-m venv venv

venv\\

激活后再装依赖，所有包装到venv里，不影响全局。

我此刻于电脑之上存有7个虚拟环境, 此为每个项目单独拥有一个, 彼此相互隔离, 倒也呈现出天下相安太平之状。

6GB显存实测

用虚拟环境部署后，我做了组对比测试：

结论是, 与全局安装因会加载下诸多未必会用到的库, 从而导致一系列状况不同, 虚拟环境不光有助于防止依赖冲突这一情况的出现, 还能够切切实实地降低显存所占据的空间大小。

坑3：模型路径配置——找不到模型的痛迷惑行为

启动成功了，界面也能打开。结果一跑工作流——

错误: 模型未找到: v1 - 5 双破折号句号这种形式。

模型呢？我明明下载了啊！

真相

默认在

///里找模型。你把模型放桌面，它肯定找不到啊。

解决方案

方案A：把模型复制到正确路径

/

├── /

│ ├── / ← 把.放这

│ ├── loras/

│ └── vae/

方案B：修改配置文件（推荐）

编辑.yaml，添加：

:

: F://

:

然后你的模型可以放F:///，能找到。

我挑选方案B, 因为我的模型散布于3个硬盘上, 怎能够每个都加以复制一回呢（一个模型7GB, 复制一次花费半小时）。

坑4：端口冲突——8188被占了诡异现象

:

10048

通常每个套接字地址只允许使用一次。

8188端口被占了。 谁占的？我自己都不知道。

排查过程

打开命令行：

-ano | 8188

看到PID是12345。然后：

| 12345

结果是：另一个实例。 我之前启动了一个没关，又启动了一个。

解决方案

方案A：关掉占端口的程序

/PID 12345 /F

方案B：换端口启动

main.py --port 8189

我如今习惯于去使用--port 8199, 鉴于8188太过频繁地被使用了, 所以容易产生冲突。

坑5：显存不够——6GB的生存指南现实打击

我兴冲冲下载了SDXL模型，结果一点生成——

CUDA out of

显存爆了。 6GB果然不够用？

不是不够，是你不会省

技巧1：用--参数

main.py --

这个参数能够致使模型以分批的方式被装载到显存之中, 通过耗用时间来换取空间, 出图的速度会减慢百分之三十, 然而却不会出现显存溢出的状况。

技巧2：用SDXL-Turbo代替SDXL

SDXL - Turbo属于蒸馏版, 其模型为原来的一半大小, 显存占用比原来少40%, 而画质仅仅比原来差了一点点。

技巧3：降低分辨率

我一般设，宽屏比例，显存占用4.1GB，画质也够漫剧用了。

6GB显存实测结论

经过2周实测，我的（6GB）能稳定跑：

SD1.5（任何分辨率）

SDXL-Turbo（以内）

LCM加速（秒出图）

SDXL完整版（除非--）

SDXL+（必爆）

行了, 够用了, 各位兄弟们。我头一部漫剧, 乃是凭借6GB显存运行出来的, 其画质, 相比那些3090用户所呈现的, 差劲程度, 相差没多少。