stablediffusion在ollama本地部署
时间: 2025-02-21 17:22:18 浏览: 372
### 通过Ollama部署StableDiffusion
#### 修改配置文件以支持网络访问
为了使 StableDiffusion 可以被局域网内的其他设备访问,需修改 `/etc/systemd/system/ollama.service` 文件中的 `HOST` 设置。默认情况下,该服务仅允许本地访问。编辑此文件并设置:
```bash
[Service]
Environment="OLLAMA_HOST=0.0.0.0"
```
这一步骤使得服务器能够接收来自任何 IP 地址的请求[^1]。
#### 更改模型存储路径
对于更高效的数据管理和维护,建议调整模型保存的位置。同样是在上述的服务定义文件里增加如下环境变量来指定新的模型库地址:
```bash
[Service]
Environment="OLLAMA_MODELS=/data/ollama/models"
```
确保目标目录存在并且有写权限。
#### 使用Docker Volume管理数据持久化
考虑到长期运行的需求以及可能存在的容器重启情况,利用 Docker 的卷功能可以帮助保持数据的一致性和安全性。创建一个新的卷用于存放 StableDiffusion 所需资源,并将其挂载到相应的应用容器内部。可以通过下面这条命令查看现有的卷列表:
```bash
docker volume ls
```
同时确认 `/var/lib/docker/volumes/` 下是否有预期的工作区已被正确建立[^3]。
#### 编译和安装必要的工具链
针对特定版本的大规模预训练语言模型(如 LLaMA),有时还需要自行编译源码才能获得最佳性能表现。按照官方指南操作,在克隆仓库之后会得到几个重要的二进制程序,其中 `server` 将作为 API 接口服务于外部调用者[^4]。
#### 启动与验证
完成以上准备工作后,启动 Ollama 并测试其是否能正常响应远程连接尝试。此时应该可以在浏览器或其他 HTTP 客户端中输入宿主机公网 IP 加上相应端口号来进行初步的功能检验。
```python
import requests
response = requests.get('http://<your_server_ip>:port/ping')
print(response.text)
```
如果一切顺利,则表明已经成功搭建了一个可供多台计算机共同使用的 StableDiffusion 实例。
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