白嫖Google colab资源畅玩NovelAi

NovelAI指南 2年前 (2023) liang

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载完整的资源

百度网盘提取码：passpan.baidu.com/s/1Y4bQvo8Dzy5JH4WAqGsasA

这里面的东西包括完整的源代码文件和所需的模型，所以不用大家再去别的地方进行下载了，另外这里面还有一个notebook文件这是后面在google Colab中所需要的。整个项目下载之后如图所示（一个文件夹，一个ipynb为后缀的notebook文件）：

压缩包所含文件

上传资源至google云盘：

下面展示步骤：

翻墙登录到自己的Google云盘中将刚才下载的文件夹右键鼠标选择上传文件至google 云盘，接着再把另外一个notebook文件上传进行（时间可能有点长，总共大概4G多，所以请耐心等待）

如果上面的两部都做好之后那么此时的云盘中便会存在这两个文件，如图所示，notebook应该就存在这个colab Notebooks中，如果不在大家也不用担心，自己翻翻里面的文件夹也可以找到：

上传之后的界面

白嫖使用Google Colab

第一步那就是找到我们的notebook文件双击运行第二步就是选择 GPU\textit{GPU}来运行我们的代码：点击“代码执行程序”，选择“更改运行时类型”，找到“GPU”选项并进行选择

第三步就是学习使用notebook文件了（其实我在notebook里面有详细的注解，这里简单介绍）测试上面选择的"GPU"是否可用

!nvidia-smi
#将会输出下面的gpu信息

GPU版本和显存查询挂载数据到google云盘并且切换到工作文件夹目录：

import os
from google.colab import drive
drive.mount(/content/drive)
#这一步将会有一个弹窗，大家一定要点击并且同意访问才可以保证下面的运行
%cd /content/drive/MyDrive/stable-diffusion-webui
ls

安装项目所需的pythonlibs

!COMMANDLINE_ARGS="--exit" REQS_FILE="requirements.txt" python launch.py

下面这一步是可选的

目的就是复制模型文件到指定的目录下面，我也试过不复制代码也可以正常运行，所以大家也可以不运行下面的命令：

cp models/Stable-diffusion/sd-v1-4.ckpt models/sd-v1-4.ckpt
!sha1sum /content/drive/MyDrive/stable-diffusion-webui/models/sd-v1-4.ckpt

好了到这里大功告成，开始最后的推理阶段了

!COMMANDLINE_ARGS="--share --gradio-debug" REQS_FILE="requirements.txt" python launch.py

这里可能花费的时间也比较长，因为模型比较大他需要初始化很长的时间，最后生成两个URL链接，随便点击一个只要可以正常访问就行，最后展示的UI界面如下图：

如果大家觉得好用请多多点赞，谢谢啦。

更新

由于新版本包不一样，如果大家出现下面的这个错误的话可以按照下面的步骤来修改一下：

File "/content/drive/MyDrive/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion/ldm/models/diffusion/ddpm.py", line 19, in <module>
from pytorch_lightning.utilities.distributed import rank_zero_only
ImportError: cannot import name rank_zero_only from pytorch_lightning.utilities.distributed (/usr/local/lib/python3.7/dist-packages/pytorch_lightning/utilities/distributed.py)

按照这个路径找到报错的文件：/content/drive/MyDrive/stable-diffusion-webui/repositories/stable-diffusion/ldm/models/diffusion/ddpm.py。定位出错的就是ddpm.py文件打开ddpm.py文件找到第19行的这代码：from pytorch_lightning.utilities.distributed import rank_zero_only注释掉（或者删除都可以）将新的代码复制进去：from pytorch_lightning.utilities.rank_zero import rank_zero_only