00.genaibook环境准备

csdnfanguyinheng

已于 2024-12-27 14:55:53 修改

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分类专栏： AI python 文章标签： python pytorch ai

于 2024-12-27 14:52:47 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/csdnfanguyinheng/article/details/144769063

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FYI：基于macbook m1 pro，macOS12.7系统上实践。

依据原文内容：

https://oreil.ly/handsonGenAIcode 会被重定向到
https://github.com/genaibook/genaibook

安装记录：

conda create -n genaibook python=3.10
conda activate genaibook
pip install genaibook

… …
在这里插入图片描述

… …

查看环境：conda env list

在这里插入图片描述

查看python版本（或者你想要查看的组件）:
(base) jelex@jelexxudeMacBook-Pro ~ % conda list | grep python
在这里插入图片描述

在genaibook环境中下载Jupiter:
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述

在mac m1上Jupiter notebook运行：

from genaibook.core import get_device

device = get_device()
print(f"Using device: {device}")

在这里插入图片描述

生成图片时报错：
Cannot load model stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5: model is not cached locally and an error occurred while trying to fetch metadata from local…

解决方案：
在本地下载 stable-diffusion-v1-5 模型。以下是详细的步骤来帮助你在本地下载并使用该模型：

使用 Hugging Face CLI 下载模型：结果行不通❌
Hugging Face 提供了命令行工具（CLI）来简化模型的下载过程。
pip install huggingface_hub
然后使用以下命令下载模型：
huggingface-cli download CompVis/stable-diffusion-v1-5
手动下载模型
如果你更喜欢手动下载模型，可以访问 https://huggingface.co/CompVis/stable-diffusion-v1-5
并下载模型文件。下载完成后，解压并将文件放置在你的项目目录或指定的缓存目录中。

还是访问不了，上网找到镜像

修改代码以加载本地模型
假设你已经下载了模型并将其放置在本地路径,修改代码以从本地加载模型

有网络问题，报错：
url: /api/models/stable-diffusion-v1-5/stable-diffusion-v1-5/revision/main (Caused by ConnectTimeoutError(。。。

解决方案：
Huggingface镜像网站：https://hf-mirror.com （感谢大佬们）
通过修改环境变量访问镜像网站加载模型

import os
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'

在这里插入图片描述

不能使用torch_dtype=torch.float16，所以去掉，再跑：
在这里插入图片描述

这就是我的第一张生成的图片，快去试试你们的吧～

--------------完整代码如下-------------------------

import os
os.environ['HF_ENDPOINT'] = 'https://hf-mirror.com'

import torch
from diffusers import StableDiffusionPipeline
from genaibook.core import get_device

device = get_device()
print(f"Using device: {device}")

torch.manual_seed(0)

# model_id = "runwayml/stable-diffusion-v1-5"
# pipe = StableDiffusionPipeline.from_pretrained(model_id, torch_dtype=torch.float16, variant="fp16")
# pipe = pipe.to(device)

pipe = StableDiffusionPipeline.from_single_file(
        "/Users/jelex/AI/models/v1-5-pruned-emaonly.safetensors",
        # original_config_file="/Users/jelex/AI/models/v1-inference.yaml",
        # torch_dtype=torch.float16,
        variant="fp16",
    ).to(device)

prompt = "a photograph of as astronaut riding a horse"
image = pipe(prompt).images[0]
image.save("astronaut_rides_horse.png")