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在服务器Ubuntu22.04系统下的
IOPaint部署
IOPaint部署
欢迎使用我们公司服务器来部署和使用IOPaint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IOPaint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。
IOPaint介绍
IOPaint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。IOPaint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。IOPaint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/IOPaint
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IOPaint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。
• IOPaint模型（IOPaint Model）：
IOPaint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。
IOPaint模型的优点和缺点
IOPaint 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，IOPaint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：IOPaint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 。
• 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，IOPaint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：IOPaint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。
• 使用wget下载驱动包:
通过wget命令下载NVIDIA显卡驱动安装包。
• 更新软件列表和安装必要软件、依赖:
使用sudo apt update和sudo apt install命令安装所需的软件和依赖。
• 卸载原有驱动:
如果有旧版驱动，需要先卸载。
• 安装驱动:
执行下载的驱动包进行安装。
• 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、安装IOPaint
• 克隆仓库:
使用git clone命令从GitHub克隆IOPaint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。
• 安装torch 12.4cuda版本:
安装适合您CUDA版本的PyTorch。
• 安装其他依赖:
安装IOPaint运行所需的其他Python依赖库。
• 创建模型放置文件夹:
在适当的位置创建文件夹以存放AI模型文件。
• 下载扩散模型:
下载IOPaint需要使用的扩散模型文件。
• 改端口启动:
修改配置文件或启动命令，以指定IOPaint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IOPaint：获取IOPaint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IOPaint服务。
• 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。
• 使用wget下载驱动包:
通过wget命令下载NVIDIA显卡驱动安装包。
• 更新软件列表和安装必要软件、依赖:
使用sudo apt update和sudo apt install命令安装所需的软件和依赖。
• 卸载原有驱动:
如果有旧版驱动，需要先卸载。
• 安装驱动:
执行下载的驱动包进行安装。
• 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、安装IOPaint
• 克隆仓库:
使用git clone命令从GitHub克隆IOPaint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。
• 安装torch 12.4cuda版本:
安装适合您CUDA版本的PyTorch。
• 安装其他依赖:
安装IOPaint运行所需的其他Python依赖库。
• 创建模型放置文件夹:
在适当的位置创建文件夹以存放AI模型文件。
• 下载扩散模型:
下载IOPaint需要使用的扩散模型文件。
• 改端口启动:
修改配置文件或启动命令，以指定IOPaint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IOPaint：获取IOPaint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IOPaint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.更换清华Ubuntu镜像源
•删除原来的文件
•开始编辑新文件
先按i键，粘贴以下内容 
确保内容跟上述图片一致
按esc键，再输入冒号+wq保存
2. 更新包列表
•打开终端，输入以下命令
更新时间较长，请耐心等待 
3. 安装英伟达显卡驱动
3.1 使用wget在命令行下载驱动包
3.2更新软件列表和安装必要软件、依赖
更新时间较长，请耐心等待 
点击回车enter即可 
点击回车enter即可
成功安装
3.3卸载原有驱动
•使用vim修改配置文件
•按i键进入编辑模式,在文件尾增加两行：
按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出
•更新文件这里等待时间较久 
•重启电脑这里需要等一会才能连上
3.4 安装驱动
•授予执行权限
•执行安装命令
这里一直按回车就行，默认选择 
一直按回车enter键，直到安装成功 
•检测显卡驱动是否安装成功
3.5 安装CUDA
执行安装命令
•输出accept开始安装
•然后注意这里要按enter取消勾选第一个选项,因为之前已经安装了驱动
•接着选择Install开始安装
•安装完成
3.6 环境变量配置
•以vim方式打开配置文件
•按i键进入编辑模式,在文件尾增加下面内容
按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出
•更新环境变量
•检测CUDA是否安装成功
三、安装miniconda环境
1.下载miniconda3
2. 安装miniconda3
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 
• 切换到bin文件夹
• 输入pwd获取路径复制这里的路径
• 打开用户环境编辑页面点击键盘I键进入编辑模式，在最下方输入以下代码
按esc键退出编辑模式,输入:wq保存并退出
• 重新加载用户环境变量
• 初始化conda
• 验证是否安装成功
3.conda配置
• 配置清华镜像源
• 设置搜索时显示通道地址
• 配置pip 镜像源
四、安装IOPaint
1.克隆仓库
github克隆国内github镜像克隆 进入目录
2.创建虚拟环境输入y回车即可
• 进入虚拟环境
3. 安装依赖
• 安装torch 12.4cuda版本
• 安装依赖
• 创建模型放置文件夹 官方模型介绍https://www.iopaint.com/models
•下载扩散模型
•下载擦除模型放置到IOPaint目录下的model下
•改端口启动
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.更换清华Ubuntu镜像源
•删除原来的文件
rm /etc/apt/sources.list•开始编辑新文件
vim /etc/apt/sources.list# 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按esc键，再输入冒号+wq保存
2. 更新包列表
•打开终端，输入以下命令
sudo apt-get updatesudo apt upgrade3. 安装英伟达显卡驱动
3.1 使用wget在命令行下载驱动包
wget https://cn.download.nvidia.com/XFree86/Linux-x86_64/550.100/NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run3.2更新软件列表和安装必要软件、依赖
sudo apt-get install g++sudo apt-get install gccsudo apt-get install make成功安装
3.3卸载原有驱动
sudo apt-get remove --purge nvidia*•使用vim修改配置文件
sudo vim /etc/modprobe.d/blacklist.conf•按i键进入编辑模式,在文件尾增加两行：
blacklist nouveau
options nouveau modeset=0•更新文件
sudo update-initramfs -u•重启电脑
sudo reboot3.4 安装驱动
•授予执行权限
sudo chmod 777 NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run•执行安装命令
sudo ./NVIDIA-Linux-x86_64-550.100.run•检测显卡驱动是否安装成功
nvidia-smi3.5 安装CUDA
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda_12.4.0_550.54.14_linux.runsudo sh ./cuda_12.4.0_550.54.14_linux.run•输出accept开始安装
•然后注意这里要按enter取消勾选第一个选项,因为之前已经安装了驱动
•接着选择Install开始安装
•安装完成
3.6 环境变量配置
•以vim方式打开配置文件
sudo vim ~/.bashrc•按i键进入编辑模式,在文件尾增加下面内容
export PATH="/usr/local/cuda-12.4/bin:$PATH"
export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-12.4/lib64:$LD_LIBRARY_PATH"•更新环境变量
source ~/.bashrc•检测CUDA是否安装成功
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.sh2. 安装miniconda3
bash Miniconda3-py310_23.10.0-1-Linux-x86_64.sh -u这边建议路径为：miniconda3
直接回车enter即可，再次输入yes 成功安装 • 切换到bin文件夹
cd miniconda3/bin/• 输入pwd获取路径
pwd• 打开用户环境编辑页面
vim ~/.bashrc export PATH="/root/miniconda3/bin:$PATH"• 重新加载用户环境变量
source ~/.bashrc• 初始化conda
conda init bash• 验证是否安装成功
conda -V3.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四、安装IOPaint
1.克隆仓库
github克隆
git clone https://github.com/Sanster/IOPaint.gitgit clone https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/Sanster/IOPaint.gitcd IOPaint/2.创建虚拟环境
conda create -n IOPaint python=3.10• 进入虚拟环境
conda activate IOPaint3. 安装依赖
pip config set globalThis.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
python -m pip install --upgrade pip• 安装torch 12.4cuda版本
pip3 install torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118• 安装依赖
pip3 install iopaint gfpgan realesrgan rembg realesrgan• 创建模型放置文件夹
mkdir model•下载扩散模型
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com iopaint start --device=cuda --model-dir=./model --model Sanster/PowerPaint-V1-stable-diffusion-inpainting
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com iopaint start --device=cuda --model-dir=./model --model runwayml/stable-diffusion-v1-5
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com iopaint start --device=cuda --model-dir=./model --model Fantasy-Studio/Paint-by-Example
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com iopaint start --device=cuda --model-dir=./model --model kandinsky-community/kandinsky-2-2-decoder-inpaint
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com iopaint start --device=cuda --model-dir=./model --model Sanster/AnyText
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com iopaint start --device=cuda --model-dir=./model --model timbrooks/instruct-pix2pix•下载擦除模型
https://pan.quark.cn/s/9ca4455c2651•改端口启动
HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com nohup iopaint start --model lama --device=cuda --port=15109 --host 0.0.0.0 --input input --output-dir output --enable-interactive-seg --interactive-seg-model=vit_l --interactive-seg-device=cuda --enable-gfpgan --gfpgan-device cuda --enable-realesrgan --realesrgan-model RealESRGAN_x4plus --realesrgan-device cuda --enable-remove-bg --enable-restoreformer --restoreformer-device cuda --enable-anime-seg --model-dir=./model &
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