ai绘画部署ubuntu
本篇文章给大家分享ai绘画部署ubuntu，以及ai绘图模式对应的知识点，希望对各位有所帮助。
简述信息一览：
...最火AIGC绘画工具SD阿里云部署指南(含踩坑经验)
1、阿里云部署步骤创建新实例，选择stablediffusion镜像，如stable-diffusion-webui-env：pytorch13-gpu-py310-cu117-ubuntu204。下载webui源码，注意可能需要多次尝试连接GitHub。安装pip并替换为国内源，可能需要解决pydantic、torch和fastapi版本问题，具体解决方案见GitHub issue。
如何在Ubuntu服务器上使用LabelStudio部署数据标注平台?
1、创建用于数据存储与管理的文件夹，并赋予所有用户读写权限。 拉取Label Studio官方Docker镜像。 使用Docker创建Label Studio容器。注意：确保文件夹权限正确，如遇到导入数据问题，可尝试为相关目录赋予`777`权限后重新创建容器。
2、环境配置与启动 在终端使用pip安装label-studio，然后运行命令行打开浏览器，输入http：//localhost：8080/访问Label Studio平台并登录。文档抽取任务标注 项目创建 点击“创建”按钮，输入项目名称和描述，选择“Object Detection with Bounding Boxes”。
3、用户可以通过访问github.com/tencentmusic...获取更多信息和部署指南。在cube studio中，点击“数据资产”-“标注平台”即可进入label studio。如果是体验环境，可以扫描界面上的二维码获取登录信息；如果是自行部署，则需自行设置。创建项目后，可以通过点击“create”按钮开始。
4、使用pip或poetry本地安装。利用Anaconda进行本地安装，以获得最新Label Studio版本。运行label-studio启动服务，端口默认为8080，通过修改命令调整本地存储目录、端口等参数。登录界面通过访问对应URL可见，首次注册后可创建项目。
5、在手动标注后，通过Label Studio进行数据标注。本地端安装并使用label-studio进行标注，上传数据集。详细环境配置在终端执行pip安装命令，运行命令行在浏览器打开网址进行标注。实体抽取任务标注包括填写项目名称、描述。数据转换使用脚本将label studio数据文件格式转换为doccano格式，进行模型微调。
关于ai绘画部署ubuntu，以及ai绘图模式的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
