ГАЙД ПО УСТАНОВКЕ И СБОРКЕ SD C TORCH 2.1.0 И XFORMERS 0.0.18 В LINUX MINT
(к DEBIAN/UBUNTU тоже применимо наверное)

0. Перед установкой убедитесь, что у вас стоит python версии не ниже 3.10 и пакет python3-venv.
1. Удаляем установленный проприетарный драйвер NVIDIA, если он у вас есть. В Mint это можно сделать через Driver manager, выбрав свободный драйвер:
   
   ⎗

   ✓

   1	$ sudo apt-get --purge remove nvidia-*

2. Добавляем в блек-лист Nouveau-драйвер и шатаем initramfs:
   
   ⎗

   ✓

   1 2 3

   $ sudo bash -c "echo blacklist nouveau > /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf" $ sudo bash -c "echo options nouveau modeset=0 >> /etc/modprobe.d/blacklist-nvidia-nouveau.conf" $ sudo update-initramfs -u

3. Перезагружаемся и заходим в терминал по ctrl+alt+f1. Вырубаем x-сервер:
   
   ⎗

   ✓

   1 2	$ sudo telinit 3 $ sudo service lightdm stop

4. Скачиваем пакет с NVIDIA CUDA Toolkit 11.8 и драйверами. Запускаем установку:
   

   ⎗

   ✓

   1 2 3

   $ wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run $ sudo chmod +x cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run $ sudo sh cuda_11.8.0_520.61.05_linux.run

   При запросе вводим буквами accept:
   

   Выбираем пункты Driver и CUDA Toolkit. CUDA Demo Suite и CUDA Documentation ставить необязательно:
   
   Ждем окончания установки.

5. Правим переменные среды. Добавляем в конец файла ~/.bashrc строки (через sudo nano):
   

   ⎗

   ✓

   1 2 3

   export PATH=/usr/local/cuda-11.8/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-11.8/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}} export CUDA_HOME=/usr/local/cuda

   Обязательно перезагружаемся

6. Если webui уже установлен, то пропускаем этот пункт. Если нет, то скачиваем репозиторий Автоматика и запускаем webui. Ждем пока установятся все зависимости. Если модели не установлены, то webui сам отвалится, если стоят - выходим через ctrl+c.
   
   ⎗

   ✓

   1 2 3

   $ git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui $ cd ./stable-diffusion-webui $ ./webui.sh

7. Активируем venv:
   
   ⎗

   ✓

   1	$ source ./venv/bin/activate

8. Удаляем пакеты старых версий:
   
   ⎗

   ✓

   1	$ pip uninstall torch torchvision xformers

9. Устанавливаем свежие версии:
   
   ⎗

   ✓

   1 2 3

   $ pip install https://download.pytorch.org/whl/nightly/pytorch_triton-2.1.0%2B46672772b4-cp310-cp310-linux_x86_64.whl $ pip install https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118/torch-2.1.0.dev20230417%2Bcu118-cp310-cp310-linux_x86_64.whl $ pip install https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu118/torchvision-0.16.0.dev20230417%2Bcu118-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

Сборка xformers

1. Скачиваем репозиторий xformers и устанавливаем все зависимости. Это нужно делать с активированным venv:
   
   ⎗

   ✓

   1 2 3 4 5

   $ cd ./repositories $ git clone https://github.com/facebookresearch/xformers $ cd ./xformers $ git submodule update --init --recursive $ pip install -r requirements.txt

2. Ставим ниндзю:
   
   ⎗

   ✓

   1	$ pip install ninja

3. Правим номер сборки:
   
   ⎗

   ✓

   1	$ echo __version__ = \"0.0.18\" > ./xformers/version.py

4. Запускаем сборку. На i7-12700KF сборка длится около 2 минут:
   
   ⎗

   ✓

   1	$ python setup.py bdist_wheel

5. Если всё прошло успешно, то устанавливаем собранный пакет:
   
   ⎗

   ✓

   1 2	$ cd ./dist $ pip install ./xformers-0.0.18-cp310-cp310-linux_x86_64.whl

6. Раскомментируем строку с параметрами запуска в webui-user.sh и добавляем в нее параметры --xformers, а так же --skip-install, чтобы при запуске webui не пытался поставить старые версии пакетов:
   
   ⎗

   ✓

   1	export COMMANDLINE_ARGS="--xformers --skip-install"

7. ГЕНЕРИРОВАЕМ
   
   ⎗

   ✓

   1	$ ./webui.sh