linux64位环境,安装32位运行库,运行32位程序的简单办法 (2015-11-09 09:48:37)

本文介绍了如何在64位CentOS环境中解决32位进程无法运行的问题,包括安装nss.i686和libstdc++,处理lib-linux.so.2和libstdc++.so.6错误,以及处理版本兼容性问题的步骤。

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在64位环境上部署32位进程,很常见,但是由于系统一般不缺省安装32位的系统库,导致一些32位的进程不能运行。

简单测试发现通过安装nss.i686可以一步到位。(测试环境是Centos 6.5 x64)

#yum install nss.i686

#yum install libstdc++.i686

 有时候会报错,则

#yum install libstdc++.i686 --setopt=protected_multilib=false

注:可能只满足部分32位进程 

 在 centos 7.5 x64位系统中搭建32位工作环境,可能会出现如下错误

(1) 报错/lib/ld-linux.so.2: bad ELF interpreter: 没有那个文件或目录

需要打32位补丁

#yum install glibc.i686

(2)报错error while loading shared libraries: libstdc++.so.6

#yum install libstdc++.i686

如果出现Transaction check error: 版本不兼容的问题,不要急

首先

#yum update libstdc++

升级到最新版本,然后再
# yum install  libstdc++ .i686
就可以了。
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### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了成功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完成几个关键准备事项。确保安装了 Python 和 Git 工具,因为这些对于获取源码和管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包和支持库 建议创建一个新的虚拟环境来隔离项目的依赖关系。这可以通过 Anaconda 或者 venv 实现: ```bash conda create -n sd python=3.9 conda activate sd ``` 或者使用 `venv`: ```bash python -m venv sd-env source sd-env/bin/activate # Unix or macOS sd-env\Scripts\activate # Windows ``` ### 下载预训练模型 Stable Diffusion 要求有预先训练好的模型权重文件以便能够正常工作。可以从官方资源或者其他可信赖的地方获得这些权重文件[^2]。 ### 获取并配置项目代码 接着要做的就是把最新的 Stable Diffusion WebUI 版本拉取下来。在命令行工具里执行如下指令可以实现这一点;这里假设目标路径为桌面下的特定位置[^3]: ```bash git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git ~/Desktop/stable-diffusion-webui cd ~/Desktop/stable-diffusion-webui ``` ### 设置 GPU 支持 (如果适用) 当打算利用 NVIDIA 显卡加速推理速度时,则需要确认 PyTorch 及 CUDA 是否已经正确设置好。下面这段简单的测试脚本可以帮助验证这一情况[^4]: ```python import torch print(f"Torch version: {torch.__version__}") if torch.cuda.is_available(): print("CUDA is available!") else: print("No CUDA detected.") ``` 一旦上述步骤都顺利完成之后,就可以按照具体文档中的指导进一步操作,比如调整参数、启动服务端口等等。整个过程中遇到任何疑问都可以查阅相关资料或社区支持寻求帮助。
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