Linux下离线(不联网)导入maven依赖,pom.xml不爆红,但import全是灰色的解决办法

Linux下离线(不联网)导入maven依赖,pom.xml不暴红,但import全是灰色的解决办法

问题
  • 在linux系统不联网情况下,导入一个项目,然后maven安装,环境变量、仓库路径都配置好。由于maven仓库是从联网电脑上拷贝下来的,导入时就出现了一些问题,导入maven依赖后,pom.xml不爆红,但import全是灰色的。
解决
  • 首先检查你的IDEA的maven的路径是不是对的,配置文件里是不是配置了本地仓库的路径。同时也配置一下离线的模式。
  • IDEA的maven的路径
    在这里插入图片描述
  • seting.xml中配置本地仓库路径
    在这里插入图片描述
  • 设置一下离线模式
    在这里插入图片描述
  • 如果设置镜像的话也设置成自己的本地仓库

最重要一点

由于是在没有网络的情况下,没有将maven下载完整导致maven仓库下会出现很多.lastUpdated后缀的文件和_remote.repositories文件,又因为我们是直接拷贝的,其实里面是有需要的依赖包的。

  • 所以只需要在maven仓库中找到所有的以.lastUpdated结尾的文件和以_remote.repositories结尾的文件,将他们全部删除即可。
    在这里插入图片描述
    在这里插入图片描述
  • 将这些文件清空后,再重新clean和install一下maven就可以了
### 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Python Git 工具,因为这些对于获取源码管理依赖项至关重要。 #### 安装必要的软件包支持库 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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