本来想投B站，结果说我涉嫌广告内容把文章锁了。
那你怎么不说写C++的专栏是在给C++打广告呢。
于是只能投知乎了。
但感觉知乎人均计算机高手，可能也不太需要我这篇文章。
最近天天沉迷NovelAI，但是小笔记本的1650实在是太拉，一张512*768的图本地要跑四分多钟。
就这么忍受了几天，结果今天看到别人的出图速度感觉实在是眼馋，于是毅然决定搞台服务器。搜了一下发现教程并不多，所以我自己折腾了一个下午，终于实现了涩图自由，从十秒一个iter变成了一秒十个iter。
独乐乐不如众乐乐，秉承互联网的开源精神，这里大致分享一下操作流程，争取人人都能实现涩图自由。
本人尽力将本文写得通俗易懂，争取做到直接按照步骤一步一步操作下来就可以直接使用。但不排除可能需要用到一些基础计算机知识。
一、平台选取与服务器租用
服务器我用的是AutoDL。首先进入AutoDL官网，点击右上角注册按钮注册账号。
AutoDL首页
注册完后进入控制台。如果是学生的话先完成控制台右上方的学生认证，价格会非常优惠。
完成后点击左侧我的实例——租用新实例。计费方式选择按量计费。选租主机和算力型号可以根据价格需求自行选择，但是一定要选择有空闲GPU的主机。
下午我已经用3080Ti配了一台服务器，这里本来想租一台A100玩玩，但是已经没有空闲GPU了，所以我租一个A5000进行演示。
服务器租用
GPU数量选1即可，50GB的数据盘也很够用了。镜像选择PyTorch 1.11.0，Python版本为3.8(ubuntu 20.04)，Cuda版本为11.3。如果有优惠券的话选择一下优惠券，之后点立即创建即可。
服务器租用
创建好后应该和下图长得一样，系统会自动帮你开机。
租用成功
二、公网网盘绑定与换源
创建完成后点击快捷工具中的AutoPanel，选择上方的公网网盘并设置一个独立访问密码。进入后公网网盘选择阿里云盘。
在阿里云盘上注册一个账号，并下载PC端和移动端阿里云盘app，用移动端扫码进行绑定。
之后打开PC端阿里云盘app，将本地下载好的NovelAI模型(*.ckpt, *.pt)以及hypernetworks文件上传至阿里云盘里。上传速度应该很快，成功后可以在AutoPanel中看到。
NovelAI文件
之后在AutoPanel中点击右边的下载按钮，将所有文件下载至实例中。
在下载的过程中我们可以先做一些其他事。
点击AutoPanel上方的实用工具，在切换Pip/Conda源中将pip源切换至默认源并点击确定。
pip换源
三、Ubuntu环境配置
换源后回到我的实例界面，在快捷工具中点击JupyterLab。界面如下。
JupyterLab
由于个人比较喜欢终端操作，这里展示终端操作流程。点击其他中的终端，打开shell界面。
进入后首先输入指令：
之后重启终端。退出后在左侧选择“正在运行终端和内核”，点击“全部关闭”。
重启终端
之后回到控制台界面。选择上方的“帮助文档”，点击左侧的“学术资源加速”，找到你所租借的服务器所在区域并复制对应命令。由于我租的是芜湖区的机子，所以复制芜湖区对应的命令。
代理配置
回到JupyterLab，点击“其他”中的“终端”，再次打开终端界面，将指令复制进终端内。
执行结束后画面如下所示。
代理配置
之后输入指令：
出现如图所示界面后输入小写的y并回车，等待下载完成。
创建conda环境
出现如图所示界面后输入下一条指令：
环境创建完成
完成后应该能看到光标所在行最前面的括号内容变成了waifu。
之后输入：
进入autodl-tmp文件夹。
之后将stable-diffusion-webui克隆到本地，即输入命令：
等待命令执行完毕。
之后输入命令：
进入stable-diffusion-webui文件夹。
进入后执行命令：
等待环境配置完成，可能需要一段时间。
上述操作完成后应该会显示如图所示的画面。
环境安装
如果这时模型还没有下载完成的话再等待一下，等模型下好。下好的文件存放在/autodl-tmp文件夹下。下载完成后将模型移动到models文件夹里。由于我的模型名字为animefull-latest.ckpt和animefull-latest.pt，文件夹为hypernetworks，所以输入如下三行指令：
mv ~/autodl-tmp/animefull-latest.pt ~/autodl-tmp/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/
mv ~/autodl-tmp/hypernetworks ~/autodl-tmp/stable-diffusion-webui/models/
需要注意的是如果模型名称或文件夹名称不同，那么请将命令中对应的模型名称替换为你的模型名称，对应的文件夹名称替换为你的文件夹名称。
完成后再次输入指令：
之后等待下载完成，完成后应该会出现如下界面：
配置完成
之后复制public URL至浏览器即可，enjoy！
四、注意事项
1、若不使用stable diffusion，请将实例关机，否则将一直扣费。
2、本文仅介绍了一种配置方法，当然本地ssh至服务器也可以，用jupyter notebook也可以，甚至网盘选取度盘也可以，只不过度盘比较麻烦而且非会员限速。
3、如果通过ssh登录或手抽把在线的终端掐了，为防止终端关闭后程序终止，需要使用tmux或者screen。
4、学生使用autodl价格比较亲民，并且现在注册完成之后送十元的代金券，十元其实非常够用了。如果不够的话再额外贴一点就行，最好的卡一小时也不超过五块钱。此外选择其他云服务器也是可以的。
5、如果配置完成并关掉终端后想重新运行stable diffusion，直接从步骤三中输入命令”conda activate waifu”开始做起即可。
6、本人能力有限，请各位大佬斧正。
老婆斯哈斯哈
2022.10.16 update：发现public URL稳定性奇差。将端口修改为6006之后用自定义服务登录即可，指令为：
2022.10.18 update：发现有人蹭我的GPU，具体原因和操作方法不明。目前的解决方法是开auth认证，可以在项目的github仓库上找到使用方法。顺带更新一下老婆的美图。
2022.10.25 update：应该是最近玩这个的人太多了，现在开自定义端口要签实名协议，最好在negative prompts中加上nsfw防止封号。
2022.10.30 update：我的另一台机子三四天没开机，开机了一下发现文件损坏+zsh配置爆炸，合理怀疑平台有问题，注意数据备份。
具体问题是启动launch.py后报错：
解决方法很简单，cd到~目录下，把.cache文件删了，重下一遍文件即可。
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