容器环境配置
前言
连着几天搭了 RVC，facefusion，stable-diffusion，踩了些坑，记录下自己搭建过程中的tips
docker compose 与 docker run 结合
- 使用docker run创建容器后配置环境过于繁琐。懒人做法通常是直接基于Dockerfile创建容器，但这样很容易在构建过程中断。因此折衷的办法是，将较简单但冗余的步骤交给docker compose完成，剩下一些难解决的问题，留待docker compose创建容器后，进入容器再细细配置
- 亦或是，基于docker compose创建的容器，保存为镜像，再使用docker run继续搭建环境。在搭建facefusion的时候，由于模型未下载完全，docker compose创建的容器启动一直失败，解决办法是，将其保存为镜像，再使用docker run创建容器，继续配置
换源 & 镜像站
pip换源
Dockerfile中永久换源
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RUN pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
Dockerfile中临时换源
包的安装命令带上
-i参数。有些源使用清华源下载较快，但也有的的包清华源没有(搭建stable-diffusion时清华源就没有tb-nightly)，这时候需要使用官方的包清华源
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https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
官方源
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https://pypi.org/simple
git换源
仓库
不要在一棵树上吊死，github访问多次超时的话，尝试去gitee找其他人的复制版，将克隆的url改到Dockerfile中
releases
遇到releases中特别难下载的模型时，复制待下载文件的地址，到doget，获取高速下载链接，将链接替换掉Dockerfile中对应releases文件的下载链接
hugging face镜像站
hugging face模型的下载是最头大的，模型基本都超过1G，还被墙，下载慢的一，折腾了巨久
整个克隆
如果hugging face的文件较多，需要获取整个仓库，那么参考以下链接：
我本人尝试过huggingface-cli和git clone，偏向前者吧
单独下载
如果只需要部分文件，那最简单的方式是直接在hugging face网页点击下载按钮下载到本地，再拷贝或者挂载到容器内。这里有个下载的小技巧，可以去hugging face的镜像站下载，如：hf-mirror。也可以在容器内配置环境：
export HF_ENDPOINT=https://hf-mirror.com
容器外下载
在外部机器(windows)或者linux宿主机下载文件比在容器内下载要方便的多，可以预先将部分难下载的文件下载到本地，再通过docker cp拷贝或者docker run -v在创建容器时将目录挂载到容器，或者在Dockerfile中定义挂载目录
docker日常使用
docker run 参数
给够权限
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--privileged使用GPU (N卡)
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--gpus all -e NVIDIA_DRIVER_CAPABILITIES=compute,utility -e NVIDIA_VISIBLE_DEVICES=all