GIT 安装

Windows 平台安装:

只需要下载 Git 程序后,一步步安装即可;下载地址:https://gitforwindows.org

完成安装之后,在开始菜单里找到 Git -> Git Bash,会弹出 Git 命令窗口,就说明 Git 安装成功了。

验证 Git 是否安装(查看版本号命令):

$ git --version

初次配置:

Git 自带一个 .gitconfig 的配置文件,主要用来配置控制外观和行为的各个方面操作。

.gitconfig 配置文件存储在三个不同的位置:

1、/etc/gitconfig 文件:在安装目录下的配置文件普遍适用于系统中所有用户;

        若使用 git config 命令时用 --system 选项,读写的就是这个文件。

2、~/.gitconfig 或 ~/.config/git/config 文件:用户目录下的配置文件只适用于该用户;

        若使用 git config 命令时用 --global 选项,读写的就是这个文件。

3、.git/config 文件:当前项目 Git 目录中的配置文件,这里的配置仅针对当前项目有效;

        若使用 git config 命令时不用选项,读写的就是这个文件。

每一个级别的配置都会覆盖上层的相同配置,优先顺序从左到右如下:

.git/config > ~/.gitconfig > /etc/gitconfig。

配置全局用户和邮箱信息:

$ git config --global user.name "John Doe"

$ git config --global user.email "johndoe@example.com"

也可以使用 vim 编辑整个配置文件(vim 是 Git 默认安装的编辑器):

vim ~/.gitconfig

查看单个全局配置信息:

$ git config --global user.name

查看所有配置信息:

$ git config --list 

有时候会看到重复的变量名,那就说明它们来自不同的配置文件,比如:

/etc/gitconfig、~/.gitconfig、.git/config;不过最终 Git 实际采用的是最后一个。

注意,当内容过多,一屏无法显示时,可通过如下操作查看更多信息:

1、当出现冒号(:)时,表示还有内容未显示,可以用上下键查看剩下的内容;

        也可以用 q 退出,回到 git 命令模式。

2、当出现 END 时,表示已经到最底部了,可以用 q 退出,回到 git 命令模式。

### 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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