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Windows編をやったので今回はUbuntu編いきます。
ipex「v2.6.10+xpu」でComfyUIの画像生成が速かったのはすでに試したので、同じipexを使えばForgeでも速いのか試そうというわけです。
ちなみに今回のグラフィクスカードは前回のWindows編に続き、このB580です。
- 3.10_B580_ipex
- python3.10環境でビルドしたipexのwhlが入ったフォルダ。
- script
- Forgeとipexのインストールとモデルセットのコピーを自動化したスクリプト
- t2i
- モデルセット
- SD_Forge_install.sh
- scriptフォルダのスクリプトをスタートするためのファイル
の構成になっています。
インストールスクリプト
この項目は尺稼ぎなので別段見る必要はないです。
#!/bin/bash
bash ./script/1_install.sh
bash ./script/2_aset_copy.sh上はSD_Forge_install.shの中身。
#!/bin/bash
#ドライバのインストール
#oneAPIのインストール
#condaをインストール
sudo apt install git python3 python3-pip python3-venv
sudo apt install -y libgoogle-perftools-dev
conda create -n 3.10_env python=3.10
source activate 3.10_env
target=$(head -n 1 ./script/target.txt)
ipex="3.10_B580_ipex"
#pytorchのコピー
mkdir -p "$HOME/${target}"
cp -r ./$ipex "$HOME/${target}"
#ディレクトリ移動（pyenvの環境も）
cd ~
cd "/$HOME/${target}"
#Forgeのインストール
git clone https://github.com/lllyasviel/stable-diffusion-webui-forge.git
mv ./$ipex/* ./stable-diffusion-webui-forge/
rmdir ./$ipex/
cd stable-diffusion-webui-forge
#仮想環境の構築
python3 -m venv venv
source ./venv/bin/activate
#pytorchのインストール
pip install ./intel_extension_for_pytorch-2.6.10+git6071358-cp310-cp310-linux_x86_64.whl ./oneccl_bind_pt-2.6.0+xpu-cp310-cp310-linux_x86_64.whl ./torch-2.6.0a0+git1eba9b3-cp310-cp310-linux_x86_64.whl ./torchaudio-2.6.0a0+d883142-cp310-cp310-linux_x86_64.whl ./torchvision-0.21.0+7af6987-cp310-cp310-linux_x86_64.whl
#pipのアップグレード
pip install --upgrade pip
deactivate上は1_install_shの中身。
#!/bin/bash
target=$(head -n 1 ./script/target.txt)
cp -r ./t2i/* "$HOME/${target}/stable-diffusion-webui-forge/models/"
cd "$HOME/$target/stable-diffusion-webui-forge"
source ./venv/bin/activate
./webui.sh --use-ipex上は2_aset_copy.shの中身。
ベンチマーク行きましょう！
ではちもろぐさんの「1024×1648：神里綾華（SDXL + LoRA + ControlNet）ベンチ」。
各画像生成の間でメモリ開放とかでもたついている感じです。
Forgeの使い方がわからないので仕方ないです。
次はハローアスカベンチ。
今回は以上です。
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