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@dyrmahiiragi

Stable Diffusion web UI (AUTOMATIC1111版) 環境を EC2 に構築してみた

Posted at

はじめに

「画像生成AIを軽く試してみたいけど手元にゲーミングPC級は無いしグラボは高いし、Google Colab は昨今の事情が…」
と散々悩んだ挙げ句、お試し用に手を出したのが AWS EC2 の GPU インスタンスでした。

ここでは備忘録として、特に EC2 起動後の構築手順を書き連ねます。

AWS 利用環境

EC2インスタンスの構築手順は割愛します。
CloudFormation で VPC ごと環境を作ってしまえば後片付けも楽々。

EC2

項目 設定値 備考
リージョン オレゴン(us-west-2) -
インスタンスタイプ g4dn.xlarge -
料金 USD 0.586/h (2023/05 現在)
vCPU 4 (g4dn.xlarge)
メモリ 16GiB (g4dn.xlarge)
インスタンスストア 125GB NVMe SSD (g4dn.xlarge)
EBS gp3 100GB x1 /dev/sda1
AMI RHEL-9.0.0_HVM-20230313-x86_64-43-Hourly2-GP2
  • g4dn 等の GPU インスタンスを利用するには Service Quotas にて上限緩和申請が必要
    • 「Running On-Demand G and VT instances」に対し、利用したい vCPU数 を申告する
  • 一部 g4dn をサポートしていない AZ(アベイラビリティゾーン) が含まれているので注意
  • ElasticIP 等は必要に応じてお好みで

セキュリティグループ

ルール タイプ プロトコル ポート範囲 ソース 説明
インバウンドルール SSH tcp 22 0.0.0.0/0 SSH
アウトバウンドルール すべてのトラフィック すべて すべて 0.0.0.0/0 -
  • セキュリティグループ名、アウトバウンドの制限などはお好みで
    • models 等のダウンロード用として HTTPS のみ開放する形でも良い
  • インバウンドの許可設定は ssh のみ
    • WebUI へのアクセスはポートフォワーディングを利用
    • sshクライアントはお好みで

構築手順

EC2 インスタンスを起動し ssh 接続ができたら、以下の流れで環境を整えていきます。

OS基礎構築(RHEL9)

  • パッケージを最新にアップデート 
    sudo dnf -y update
sudo reboot
  • ssh 再接続後に kernel バージョンを確認 
    uname -a
    出力
    Linux sdtest 5.14.0-70.49.1.el9_0.x86_64 #1 SMP PREEMPT Thu Feb 23 04:56:09 EST 2023 x86_64 x86_64 x86_64 GNU/Linux

GPUドライバ導入(nvidia CUDA)

  • GPU搭載確認 
    lspci | grep -i nvidia
    出力
    00:1e.0 3D controller: NVIDIA Corporation TU104GL [Tesla T4] (rev a1)
  • EPEL9 インストール 
    sudo dnf -y install https://dl.fedoraproject.org/pub/epel/epel-release-latest-9.noarch.rpm
  • kernel-devel, kernel-headers パッケージ追加 
    sudo dnf -y install kernel-devel-$(uname -r) kernel-headers-$(uname -r)
  • nvidia GPU,CUDA ドライバ インストール 
    distro=rhel9
arch=x86_64
sudo dnf config-manager --add-repo https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$distro/$arch/cuda-$distro.repo
sudo dnf clean expire-cache
sudo dnf -y module install nvidia-driver:latest-dkms
sudo dnf -y install cuda nvidia-gds
sudo reboot
  • ssh 再接続後に GPU 認識確認 
    nvidia-smi -q | head
    出力(抜粋)
    ==============NVSMI LOG==============

Timestamp                                 : Thu May 18 22:31:07 2023
Driver Version                            : 530.30.02
CUDA Version                              : 12.1

Attached GPUs                             : 1
GPU 00000000:00:1E.0
    Product Name                          : Tesla T4
  • 環境変数設定(/etc/profile.d/cuda.sh) 
    sudo vi /etc/profile.d/cuda.sh
    /etc/profile.d/cuda.sh
    export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export PATH=${CUDA_HOME}/bin${PATH:+:${PATH}}
  • 反映 
    source /etc/bashrc
echo $CUDA_HOME
    出力
    /usr/local/cuda

Python3 導入 (pyenv)

2023/5 現在、Stable Diffusion web UI の推奨は Python 3.10.6 です。
そこで今回は pyenv を利用します。

  • 必要パッケージインストール 
    sudo dnf -y install git wget xz-devel sqlite-devel readline-devel libffi-devel bzip2-devel cairo-devel
    • cairo-devel は ControlNet を利用する場合に必要
  • pyenv インストール 
    curl https://pyenv.run | bash
  • ~/.bash_profile に pyenv 利用設定追加
    • 設定追加 
      vi .bash_profile
      ~/.bash_profile
      # 末尾に追加
export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"
command -v pyenv >/dev/null || export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"
eval "$(pyenv init -)"
    • 反映 
      source .bash_profile
pyenv --version
      出力
      pyenv 2.3.17
  • Python3.10.6 インストール 
    pyenv install 3.10.6
pyenv global 3.10.6
python --version
    出力
    Python 3.10.6

Stable Diffusion web-ui インストール

場所は任意ですが、今回はユーザーホームディレクトリ直下に導入します。

  • AUTOMATIC1111 版を取得 
    git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui.git
  • webui-user.sh 設定変更 
    cd stable-diffusion-webui/
vi webui-user.sh
    webui-user.sh
    -#export COMMANDLINE_ARGS=""
+export COMMANDLINE_ARGS="--opt-channelslast --opt-sdp-attention --no-half-vae"
 
-#export NO_TCMALLOC="True"
+export NO_TCMALLOC="True"
    • xformers は導入しない
      • --opt-sdp-attention を用いることで同等またはそれ以上のパフォーマンスが得られるらしい
      • --xformers を利用すると torch(+cu118) と torchvision(+cu117) の間で CUDA バージョンが不一致となり詰む
        • 事前に pip install しても、WebUI 起動時の処理で torchvision が再インストールされてしまい回避できない
  • WebUI 起動 
    ./webui.sh

swap 設定

インスタンスストアがあるのに使わないのは非常に勿体ないので swap に全振りします。

手動での設定

  • 未マウントのディスクデバイス(インスタンスストア)があることを確認 
    sudo lsblk -p | grep -v /dev/nvme0
    出力
    NAME             MAJ:MIN RM   SIZE RO TYPE MOUNTPOINTS
/dev/nvme1n1     259:0    0 116.4G  0 disk
  • swap として利用可能にする 
    sudo mkswap /dev/nvme1n1
sudo swapon /dev/nvme1n1
free -h
    出力
                   total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:            15Gi       589Mi        14Gi       8.0Mi       221Mi        14Gi
Swap:          116Gi          0B       116Gi

OS起動時に自動設定させる

インスタンスストアは揮発性ストレージのため、起動するたびに swap の設定が必要となります。
そこで起動時に swap をマウントするよう設定します。

  • nvme-cli インストール 
    sudo dnf -y install nvme-cli
  • swap on/off を制御するスクリプトを作成・設置 
    sudo vi /usr/local/sbin/isswapctl
    /usr/local/sbin/isswapctl
    #!/bin/bash
ISDEV=$( /usr/sbin/nvme list | grep 'Instance Storage' | awk '{ print $1 }' )
if [ -n "$ISDEV" ]; then
    if [ "$1" = "start" ]; then
        /usr/sbin/mkswap $ISDEV && /usr/sbin/swapon $ISDEV
    elif [ "$1" = "stop" ]; then
        /usr/sbin/swapoff $ISDEV
    else
        echo "usage: $0 [start|stop]"
    fi
else
    echo "Instance Storage device is not found."
fi
exit $?
  • 実行パーミッション付与 
    sudo chmod 700 /usr/local/sbin/isswapctl
    • sudo isswapctl start で swap 有効化
    • sudo isswapctl stop で swap 無効化
  • systemd ユニットファイルを作成 
    sudo vi /etc/systemd/system/isswap.service
    /etc/systemd/system/isswap.service
    [Unit]
Description=Use instance store volumes as swap space.
After=local-fs.target
ConditionPathExists=/usr/local/sbin

[Service]
ExecStart=/usr/local/sbin/isswapctl start
ExecStop=/usr/local/sbin/isswapctl stop
Restart=always
Type=simple
RemainAfterExit=yes

[Install]
WantedBy=multi-user.target
  • systemd isswap.service ユニット設定反映 
    sudo systemctl daemon-reload
  • 動作確認
    • swap 無効状態を確認 
      free -h
      出力 / free
                     total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:            15Gi       489Mi        14Gi       8.0Mi       421Mi        14Gi
Swap:             0B          0B          0B
    • swap 無効 → 有効化 
      sudo systemctl start isswap
sudo systemctl status isswap --no-pager
free -h
      出力 / systemctl status
      ● isswap.service - Use instance store volumes as swap space.
     Loaded: loaded (/etc/systemd/system/isswap.service; disabled; preset: disabled)
     Active: active (exited) since Sat 2023-05-20 04:23:02 JST; 1min 24s ago
    Process: 1981 ExecStart=/usr/local/sbin/isswapctl start (code=exited, status=0/SUCCESS)
   Main PID: 1981 (code=exited, status=0/SUCCESS)
        CPU: 39ms
      出力 / free
                     total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:            15Gi       595Mi        14Gi       8.0Mi       424Mi        14Gi
Swap:          116Gi          0B       116Gi
    • swap 有効 → 無効化 
      sudo systemctl stop isswap
sudo systemctl status isswap --no-pager
free -h
      出力 / systemctl status
      ○ isswap.service - Use instance store volumes as swap space.
     Loaded: loaded (/etc/systemd/system/isswap.service; disabled; preset: disabled)
     Active: inactive (dead)
      出力 / free
             total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:            15Gi       512Mi        14Gi       8.0Mi       423Mi        14Gi
Swap:             0B          0B          0B
  • 自動起動設定 
    sudo systemctl start isswap
sudo systemctl enable isswap
sudo systemctl is-enabled isswap
    出力
    enabled
  • 再起動確認 
    sudo reboot
    • ssh 再接続後 swap が有効になっていることを確認 
      free -h
      出力
                     total        used        free      shared  buff/cache   available
Mem:            15Gi       603Mi        14Gi       8.0Mi       183Mi        14Gi
Swap:          116Gi          0B       116Gi

起動 → webuiアクセス

  • sshクライアント側でポートフォワーディングの設定を行い、ssh再接続しておく
    • ローカル(PC)側 7860/tcp → リモートサーバ側 7860/tcp へ転送するよう設定する
    • 設定参考例(Rlogin)
      image.png
  • 起動 
    cd ~/stable-diffusion-webui/
./webui.sh
    出力(抜粋)
    Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860

To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
  • PCのブラウザで WebUI を開く

models等のダウンロードについて

  • PCからサーバへアップロードするより、サーバから wget や curl 等で取得するほうが速く済む
    • models などは概ねファイルサイズも大きく時間もそれなりにかかるため
    • 日本 - オレゴン間は通信速度があまり望めない(国内に比べたら かなり遅い 部類)

やっておくと幸せになれるかもしれない設定

  • wget にオプションを付与した alias を作成するよう、.bash_profile に設定しておく
    ~/.bash_profile
    # 末尾に追加
alias wgetcd='wget --content-disposition --progress=dot'
    • --progress はお好みで

最後に

GPUを搭載したインスタンスは時間あたりの単価も高いので、使い過ぎに注意しましょう。
1ヶ月間フルに使った場合、1ドル140円換算で約60,000円+α(外向きのトラフィック代)くらいかかります。

  • 使わない時はインスタンスを停止しておく
  • 長期間使わない時は AMI を取得するなどしてからインスタンスは終了(削除)する
  • あくまでお試し用やスポットで使うようにする
    • 常用目的なら
      • ゲーミングPCを買ったほうが良い
      • SavingPlans などの長期契約割引を検討する
      • 有料版の Google Colab Pro, Colab Pro+ を検討する
  • 請求アラームを設定しておく

ここまで書き連ねてきましたが、実はこれが私にとって「はじめてのQiita」になります。
この投稿内容が少しでも何かのお役に立てれば幸いです。

参考文献

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