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在本文中，我們將探討如何使用Docker來部署[Stable Diffusion WebUI](https://github.com/janniksamson/stable-diffusion-webui)。Stable Diffusion是一種基於文本到圖像的AI模型，而WebUI則是一款用戶友好的界面，用於操作該模型進行圖像生成和編輯。使用Docker可以簡化應用的安裝和管理過程，使得在不同環境中的部署變得更加容易。以下是一份詳細的指導步驟：
1. 準備工作
1.1 確保你有權限運行Docker容器
在使用Docker之前，請確認你已經擁有足夠的權限來運行Docker容器。這可能需要你在終端或命令提示符下以管理員身份執行後續的命令。
1.2 下載Stable Diffusion WebUI代碼
首先，我們需要獲取Stable Diffusion WebUI的源碼。你可以通過GitHub克隆或者直接從其發佈頁面下載最新版本。例如，如果你選擇使用git，那麼可以在終端輸入如下命令：
git clone https://github.com/janniksamson/stable-diffusion-webui.git
cd stable-diffusion-webui
1.3 準備模型權重文件（模型檔案）
爲了使Stable Diffusion正常工作，你需要下載相應的模型權重文件（model weights file, model checkpoint）。這些文件通常非常大，因此你可能需要提前規劃好存儲空間。你可以從官方推薦的來源處下載這些檔案，如Hugging Face Hub或其他社區資源。
2. Dockerfile配置
接下來，我們創建一個`Dockerfile`，它將定義我們的Docker鏡像的基礎結構。這個文件應該放在與上述下載的WebUI源碼相同的目錄下。下面是一個基本的示例`Dockerfile`內容：
FROM nvidia/cuda:latest AS build
# Install necessary packages and download models
RUN apt update && \
apt install -y curl git python3-pip && \
python3 -m pip install --upgrade pip setuptools wheel && \
mkdir /app
# Copy the source code into the container
WORKDIR /app
COPY . .
# Build the WebUI binary
RUN python3 setup.py bdist_wheel
# Create a new image layer for production environment
FROM nginx:alpine
# Copy over the built artifacts from the previous stage
COPY --from=build /app/dist/* /usr/share/nginx/html/
# Expose port 80 to allow external connections
EXPOSE 80
在這個例子中，我們使用了多階段構建，其中第一階段用於編譯依賴項和構建WebUI二進制文件，第二階段則是基於Nginx鏡像進行精簡的最終鏡像。請注意，這裏使用的GPU鏡像是針對NVIDIA顯卡優化的，如果你的硬件不支持CUDA，可能需要調整基礎鏡像的選擇。
3. 構建Docker鏡像
現在我們已經有了`Dockerfile`，我們可以使用以下命令來構建Docker鏡像：
docker build -t my-stable-diffusion-webui .
這將花費一些時間，因爲它涉及到下載依賴項以及編譯和打包整個應用程序的過程。如果一切順利，你應該會看到類似“Successfully tagged my-stable-diffusion-webui”這樣的成功信息。
4. 運行Docker容器
一旦鏡像構建完成，我們可以啓動一個包含所有必要組件的Docker容器：
docker run --gpus all -p 80:80 -v ${PWD}:/data my-stable-diffusion-webui
這裏的`–gpus all`選項允許容器訪問系統的全部GPU資源；`-p 80:80`映射了容器的端口80到宿主機的端口80，這樣可以從外部訪問服務；`-v ${PWD}:/data`掛載了一個卷，以便在容器內部修改的任何數據都可以保存到主機上的相應位置。
5. 驗證部署
在你的瀏覽器中打開 `http://localhost` （或者你的服務器IP地址），你應該能看到Stable Diffusion WebUI的主頁。這時，你可以開始探索和使用它的功能了！
6. 小結
通過以上步驟，你應該已經成功地部署了一個基於Docker的Stable Diffusion WebUI實例。這不僅方便本地測試和開發，也便於將來在其他環境中輕鬆遷移和維護。隨着Stable Diffusion模型的不斷更新和發展，你可能需要定期更新你的WebUI鏡像和模型檔案以確保最佳性能。
