NovelAIが動く環境をDockerで構築

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はじめに

「GPU に対応する CUDA やら cuDNN やら PyTorch やらのバージョンを調べて、手動でインストールしたけど、なぜか上手く動かない...」
というトラブルがあると禿散らかりそうになるので、環境構築の類は全て Docker で済ませた方が楽だと思っています(個人の感想です)

というわけで、
リークされたNovelAIのデータでローカル実行してみた
の環境構築までを Docker で行いました
(そういうGitHubのリポジトリがあるので、ほとんどそれの紹介みたいなもん)
上の記事にも書かれてるけど、リークされたモデルをダウンロードして動かすのはかなりグレーな行為なので、やっちゃダメだよ
本記事はあくまで環境構築の一例を紹介するだけだよ

環境の一例

OS  : Ubuntu 22.04
GPU : NVIDIA GeForce RTX 2060
RAM : 24GB

※Windows の人も WSL2 を使えばほぼ同じ手順で動くはず

1.A【Ubuntuユーザ向け】Docker と NVIDIA Container Toolkit をインストール

https://docs.nvidia.com/datacenter/cloud-native/container-toolkit/install-guide.html
の通りにすれば、Docker と NVIDIA Container Toolkit をインストールできる

1.B【Windowsユーザ向け】Docker と NVIDIA Container Toolkit をインストール

https://learn.microsoft.com/ja-jp/windows/ai/directml/gpu-cuda-in-wsl
https://docs.nvidia.com/cuda/wsl-user-guide/index.html#getting-started-with-cuda-on-wsl
の通りにすれば大丈夫なはず、しらんけど

2. Stable Diffusion WebUI Docker を動かす

Docker で全部やってくれるリポジトリが既にある
感謝しながら使わせて頂く

git clone https://github.com/AbdBarho/stable-diffusion-webui-docker.git
cd stable-diffusion-webui-docker
docker compose --profile download up --build
docker compose --profile auto up --build

上記の手順で起動して、デフォルトのモデルが正常に動作することを確認する
※元の記事ではbatを編集してxformersが云々...と書かれてたけど、Ubuntuだとどうなるのかよく分からんのでやってない。Ubuntuでも動くの？

3. モデルを追加する

リークされたNovelAIのデータでローカル実行してみた
の手順でできるらしい
記事に書かれていたコメントによると、R18フィルタ避けのためにソースを修正する必要は別に無いらしい
Web上のプルダウンから選択することで、モデルを切り替えられる
※モデルロード時に落ちる人はRAMが足りてないかも、ckptだけでもかなりデカいからね