Paperspace上でのSD.NEXTによるFLUXモデルのコード提供について
ほとんどの方が前回の資料で無事に作成できると思いますが、面倒な方向けに下記コードとファイルを保存させていただきます。
実行コード
表紙はもちろん今回のモデルで作成したものです。アニメも強いのでぜひ導入して、画像生成していきましょう！
下記にコードとファイルを保管しています。
# Python関係パッケージの導入
!apt update
!apt -y install python3.11
!apt -y install libpython3.11-dev
!apt -y install build-essential
#
!python3.11 -m pip install pickleshare
# pipの導入
!curl -sS https://bootstrap.pypa.io/get-pip.py | python3.11
# pipのアップグレード
!python3.11 -m pip install --upgrade pip
# 既存の PyTorch のアンインストール
!python3.11 -m pip uninstall -y torch torchvision torchaudio
# torch==2.4.0+cu124 及び関連のインストール
!python3.11 -m pip install torch==2.4.0+cu124 torchvision==0.19.0+cu124 torchaudio==2.4.0+cu124 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
!python3.11 -m pip install bitsandbytes
!python3.11 -m pip install transformers==4.44.2 diffusers==0.30.2 accelerate==0.33.0
# bitsandbytes の再インストール
!python3.11 -m pip uninstall -y bitsandbytes
!python3.11 -m pip install bitsandbytes
!python3.11 -m pip install matplotlib-inline
# 環境変数の設定
import os
os.environ['BNB_CUDA_VERSION'] = '124'
os.environ['LD_LIBRARY_PATH'] = os.environ.get('LD_LIBRARY_PATH', '') + ':/usr/local/cuda/lib64'
os.environ['MPLBACKEND'] = 'Agg'
# シンボリックリンク作成（上書き）
!ln -sf /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so.11.0
!ln -sf /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so /usr/local/cuda/lib64/libcudart.so.12.0
# スクリプト実行
%cd /notebooks/automatic
!python3.11 launch.py --share --backend diffusers --debug
実行ファイル
すぐ使用できますので、お使いください。
※修正しましたので、実行コードに下記コードを追加しておいて下さい。R6/10/27
!python3.11 -m pip install pickleshare