Python Flask 打包成exe发布


准备过程

首先,需要提前检查pip版本:如版本过老,可使用如下代码更新:

python -m pip install --upgrade pip

一、安装pyinstaller

  1. 首先安装pyinstaller插件
pip install pyinstaller
  1. 等待安装成功

3. 然后找到Python的存储路径,进入Scripts,找到pyinstaller.exe (记住这个地址)
例如,我的文件存储路径为: C:\Users\93767\AppData\Roaming\Python\Python37\Scripts
4. 在Pycharm File→setting→Tools→左上角的“+”,在该界面填好名称"pyinstaller"并输入刚才记住的pyinstaller.exe地址,点击确定,加载external tools

二、单个文件打包

  1. 确认需要打包的py文件名, 如app.py
  2. 在Pycharm输入如下指令,针对app.py进行打包
python -m pyInstaller -F app.py
  1. 等待打包完成
  2. 在与app.py相同的文件路径下,找到dist文件夹,即可找到打包好的app.exe

### 部署 Stable Diffusion 的准备工作 为了功部署 Stable Diffusion,在本地环境中需完几个关键准备事项。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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