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在服务器Ubuntu22.04系统下的
HivisionIDPhotos部署

欢迎使用我们公司服务器来部署和使用HivisionIDPhotos大模型。通过本指南，您将学会如何在Ubuntu 22.04系统下安装和配置HivisionIDPhotos大模型，并使用webui进行交互。如果您对我们的服务器感兴趣，可以在官网处获取服务器资源，我们还提供详细的部署帮助文档，帮助您轻松上手。

HivisionIDPhotos介绍

HivisionIDPhotos是一款功能全面的AI图像处理工具，它免费且开源，由SOTA AI模型驱动。这款工具最初名为Lama Cleaner，支持从图片中删除任何不需要的对象、缺陷、人物或擦除和替换任何东西。HivisionIDPhotos支持多种AI模型，包括擦除模型和扩散模型，能够执行擦除、修复或取消绘制任务，同时提供丰富的插件支持，如Segment Anything、RemoveBG、Anime Segmentation、RealESRGAN、GFPGAN和RestoreFormer等。它具备强大的自托管能力，可以在多种硬件环境下运行，包括基于CPU的计算系统、利用GPU加速运算，甚至在苹果公司的Apple Silicon芯片架构下也能完美运行。HivisionIDPhotos还提供了完善的WebUI操作界面，允许用户通过鼠标键盘操作图片编辑，并使用最新的AI模型来编辑图像。
项目地址：https://github.com/Sanster/HivisionIDPhotos

部署框架

在这个框架中，每个组件都有其特定的角色和功能，它们通过Web UI这个桥梁相互连接，共同为用户提供服务。用户通过浏览器与Web服务器交互，而Web服务器则负责与后端的HivisionIDPhotos模型进行通信，以完成图片生成的任务。
• 用户（User）：
用户是最终与系统交互的人，他们使用Web UI来生成图片。
• 浏览器（Browser）：
用户通过浏览器访问Web服务器。浏览器充当客户端，发送HTTP请求并接收响应。
• Web服务器（Web Server）：
运行在Ubuntu服务器上的软件，通常是Web框架的一部分，比如Flask或Django。它处理来自浏览器的HTTP请求，提供Web UI，并与后端服务交互。
• HivisionIDPhotos模型（HivisionIDPhotos Model）：
HivisionIDPhotos模型提供了一个设计简洁、操作简单的Web用户界面，用户可以通过浏览器访问并使用这些AI模型来编辑图片，使得图像编辑变得更加简单、高效。
• Web UI（Web User Interface）：
用户通过Web UI与系统交互。Web UI是Web服务器提供的前端界面，允许用户上传图片、设置生成参数等。

HivisionIDPhotos模型的优点和缺点

HivisionIDPhotos 模型具有以下一些优点和缺点：
• 优点：
功能全面：支持擦除、修复、扩展和内容生成等多种图像编辑功能，满足不同用户在不同场景下的需求。
AI驱动的智能性：利用SOTA AI模型，HivisionIDPhotos能够自动识别和修复图像问题，提供智能且高效的编辑体验。
支持多平台：兼容性好，支持包括Windows、macOS和Linux在内的多种操作系统。
用户界面友好：HivisionIDPhotos的WebUI操作界面简洁直观，易于上手，使得用户可以快速理解并使用各种工具。
丰富的插件系统：提供多种插件，增强了软件的功能性和应用范围。

• 缺点：
新工具的局限性：作为新兴工具，可能在某些特定功能上不如一些成熟的商业软件完善。
缺少高级功能：对于高级用户，可能缺少一些定制化或高级的编辑功能。
性能要求：在处理高分辨率大图像时，可能需要较高的硬件性能，否则可能会遇到处理速度慢的问题。

部署流程解释介绍

1. 购买 GPU 服务器
• 在点动云官网购买并配置服务器：

• 操作系统选择：
     选择一个适合您需求的操作系统，通常推荐使用 Ubuntu 22.04 LTS，因为它提供了长期支持和稳定性。
• 购买和部署：
    完成购买流程，启动服务器，并进行初步配置。
    FinalShell是一款服务器管理工具，支持SSH和远程桌面，使用FinalShell远程连接配置服务器。

二、Ubuntu 22.04基本环境配置
• 更换Ubuntu镜像源：
     通常为了加速下载，可以更换到国内镜像源，如清华镜像源。
• 更新包列表:
     使用sudo apt update命令来更新软件包列表。
• 安装CUDA:
     CUDA是用于通用并行计算的编程模型和API，需要根据显卡型号选择合适的版本安装。
• 环境变量配置:
     配置环境变量以确保系统能够正确使用CUDA和显卡驱动。

三、安装miniconda环境
• 下载miniconda3:
     从官网下载miniconda3的安装脚本。
• 安装miniconda3:
     执行下载的脚本进行安装。
• conda配置:
     配置conda的通道、环境等。

四、部署HivisionIDPhotos
• 克隆仓库:
     使用git clone命令从GitHub克隆HivisionIDPhotos仓库。
• 创建虚拟环境:
     使用conda或python的venv模块创建虚拟环境。
• 安装依赖:
     安装所需的Python库和工具。
• 设置清华源、更新pip:
     更换pip的源到清华，以加速下载。
• 启动服务
     修改配置文件或启动命令，以指定HivisionIDPhotos服务运行的端口号。

部署流程概述
   更换源和更新：优化软件包管理器使用的源，确保软件包列表是最新的。
   安装显卡驱动和CUDA：确保GPU能够被系统识别并用于高性能计算。
   配置环境变量：让系统知道如何找到并使用新安装的软件。
   安装miniconda：创建一个独立的Python环境，避免不同项目间的依赖冲突。
   安装HivisionIDPhotos：获取HivisionIDPhotos的代码，创建适合其运行的环境，并准备好所需的模型文件，最终启动HivisionIDPhotos服务。

部署具体流程

一、FinalShell的下载及使用：
   FinalShell是一款服务器管理工具，支持SSH和远程桌面，提供多标签管理、命令自动提示、SFTP、性能监控等功能，适用于开发运维，界面友好，在很大程度上可以免费替代XShell。
    FinalShell的下载：https://www.hostbuf.com/t/988.html
    FinalShell的基本使用：
   连接Linux服务器

   进行如下设置：
    名称：  自定义
    主机：  填写你的服务器的公网IP
    端口：  填写服务器端口
    备注：  自定义
    方法：  密码
    用户名：默认是root
    密码：  填写服务器的登录密码

新建完后双击或者右键点击连接

二、ubuntu22.04基本环境配置
1.更新包列表
•修改配置文件

vi /etc/apt/sources.list

将原有的内容注释(每行最前面加#)
在最后添加以下内容

# 默认注释了源码镜像以提高 apt update 速度，如有需要可自行取消注释
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-updates main restricted universe multiverse
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-backports main restricted universe multiverse
# 以下安全更新软件源包含了官方源与镜像站配置，如有需要可自行修改注释切换
deb https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse
# deb-src https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/ubuntu/ jammy-security main restricted universe multiverse

更新软件列表

sudo apt-get update

更新本地软件

sudo apt upgrade

更新时间较长，请耐心等待

2. 安装GPU驱动程序
•这个命令会列出您的系统硬件信息，以及推荐的驱动程序版本

ubuntu-drivers devices

这里的4090建议安装 nvidia-driver-535 驱动程序

sudo apt update
sudo apt install nvidia-driver-535

安装完成后，请务必重启您的系统，以便新的驱动程序生效。

reboot

3.查看显卡信息

nvidia-smi

4.下载并安装 CUDA 12.3
•访问 NVIDIA CUDA Toolkit 下载页面，选择 CUDA 12.3 版本。对于 Ubuntu，您可能需要运行类似以下的命令：

wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
sudo mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.3.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-12-3-local_12.3.0-545.23.06-1_amd64.deb
sudo dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-12-3-local_12.3.0-545.23.06-1_amd64.deb
sudo cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-12-3-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
sudo apt-get update
sudo apt-get -y install cuda-toolkit-12-3

•设置环境变量：编辑 vi ~/.bashrc 文件，添加以下行：

export PATH=/usr/local/cuda-12.3/bin${PATH:+:${PATH}}
export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-12.3/lib64${LD_LIBRARY_PATH:+:${LD_LIBRARY_PATH}}

•应用环境变量更改：

source ~/.bashrc

•验证安装：

nvcc -V

三、安装miniconda环境
1. 下载miniconda3

wget https://mirrors.cqupt.edu.cn/anaconda/miniconda/Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh

2. 安装miniconda3

bash Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh -u

直接一直enter键，到输入路径和yes
这边建议路径为：miniconda3

直接回车enter即可，再次输入yes

成功安装

3. 打开用户环境编辑页面

vim ~/.bashrc

点击键盘I键进入编辑模式，在最下方输入以下代码

export PATH="/root/miniconda3/bin:$PATH"

按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出

4. 重新加载用户环境变量

source ~/.bashrc

• 初始化conda

conda init bash

5.conda配置
• 配置清华镜像源

conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/ 
conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/

• 设置搜索时显示通道地址

conda config --set show_channel_urls yes

• 配置pip 镜像源

pip config set globalThis.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

6. 创建HivisionIDPhotos需要的环境

conda create -n HP python=3.9
conda activate HP

四、部署HivisionIDPhotos
1.克隆仓库
github克隆

git clone https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos.git

国内github镜像克隆

git clone https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/Zeyi-Lin/HivisionIDPhotos.git

进入目录

cd HivisionIDPhotos

安装依赖

pip install -r requirements.txt
pip install -r requirements-app.txt

2.下载权重文件
方式一：脚本下载

python scripts/download_model.py --models all

方式二：直接下载
存到项目的hivision/creator/weights目录下：
•modnet_photographic_portrait_matting.onnx(24.7MB): MODNet官方权重，下载
•hivision_modnet.onnx(24.7MB): 对纯色换底适配性更好的抠图模型，下载
•rmbg-1.4.onnx(176.2MB): BRIA AI 开源的抠图模型，下载后重命名为'rmbg-1.4.onnx'
•birefnet-v1-lite.onnx(224MB): ZhengPeng7开源的抠图模型，下载后重命名为'birefnet-v1-lite.onnx'

3. 启动服务

python app.py --host 0.0.0.0 --port 15120

port变量为设置服务器监听的端口为业务端口,此处改为业务端口。
启动成功后，访问http://主机IP:端口