#【国庆活动】带上CSDN一起玩转国庆#文章目录前言1.务必“4K对齐”2.打开写入缓存3.避免硬盘塞的太满4.启用Trim功能5.请勿强制关机（断电/长按关机键）6.告别“磁盘整理”7.心态放好，别拿硬盘做测速试验品8.笔记本注意睡眠和休眠9.SATASSD运行在AHCI模式10.关闭SysMainSuperFetch（超级预取）服务11.适时更新固态硬盘固件总结前言固态硬盘（简称SSD）已经是电脑新机标配。新机SSD速度非常顺畅，但朋友们都有这种感受，使用久了，就变卡顿了。想让你的SSD性能的稳定吗？收下我送你的日常保养大礼包。1.务必“4K对齐”好处：🔯🔯🔯🔯🔯难度：🔯🔯原理为啥要4KB
💝💝💝欢迎来到我的博客，很高兴能够在这里和您见面！希望您在这里可以感受到一份轻松愉快的氛围，不仅可以获得有趣的内容和知识，也可以畅所欲言、分享您的想法和见解。推荐:kuan的首页,持续学习,不断总结,共同进步,活到老学到老导航檀越剑指大厂系列:全面总结java核心技术点,如集合,jvm,并发编程redis,kafka,Spring,微服务,Netty等常用开发工具系列:罗列常用的开发工具,如IDEA,Mac,Alfred,electerm,Git,typora,apifox等数据库系列:详细总结了常用数据库mysql技术点,以及工作中遇到的mysql问题等懒人运维系列:总结好用的命令,解放双手
现在网络上出现的各种整合包只是整合了运行StableDiffusionWebUI（以下简称为SD-WebUI）必需的Python和Git环境，并且预置好模型，有些整合包还添加了一些常用的插件，其实际与手动进行本地部署并没有区别。不过，相对于手动部署，使用整合包可以避免各种看上去有点复杂的问题，对于初次使用AI绘画的人群，或者那些不想自己手动进行部署的人群确实提供了便利。整合包文件通常比较大，几个G或10几个G不等，需要较长时间下载，也需要较大的磁盘空间来存放。MediaTea 百度网盘分享的整合包资源下载以后，建议将整合包放在固态硬盘中，尤其是移动固态硬盘，这样不仅便于提升模型加载速度，也便于
在我们运行SD的时候，我们经常会爆CUDAOutofmemory。我们应该怎么办呢？这是因为我们的显存或者内存不够了。如果你是用cpu来跑图的则表示内存不够，这个时候就需要换个大点的内存了。如果你是用gpu来跑图的就说明你显存不够用咯，这时候咋办呢？下面我将一一述说解决办法。请用心看完，别随便看看就不看了，否则你会丢失一个重大的宝藏。1.显存不够之换显卡篇如果你显存不够用了，别慌！换显卡吧！最好换成4090。兄弟，值！建议你直接换4090，保证你嘎嘎爽。2.使用--mdevram或--lowvram降低显存消耗我们可以在配置文件中添加--mdevram或--lowvram引数配置文件：Wind
1.修改上图extra_model_paths.yaml.example为extra_model_paths.yaml#Renamethistoextra_model_paths.yamlandComfyUIwillloadit#configfora1111ui#allyouhavetodoischangethebase_pathtowhereyoursisinstalleda111:base_path:path/to/stable-diffusion-webui/checkpoints:models/Stable-diffusionconfigs:models/Stable-diffusi
一般来说，安装sd的webui都是gitclonehttps://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui然后就会将这个webui组件下载下来。但是我下载后，并且将电脑中python的路径复制进去后，webui-user.bat打开没反应。然后我尝试直接从github的项目页上手动下载： 再配置一下python路径，就顺利打开了。希望对你有帮助
最近AI绘画很火，所以想在本地部署个环境体验一下。原本打算在Windows下安装，网上有很多教程，也有很多大佬做了整合包，可是我的Windows系统下的显卡驱动版本太低，也没法升级，只能装CUDA9，导致安装torch会出现问题。所以考虑在Ubuntu下安装，参考了几篇文章，所幸也安装成功了。这里记录一下安装过程，以供参考。我的机器配置： 1.安装cuda支持安装的cuda版本可以用nvidia-smi命令查看我的显卡驱动支持的cuda版本最高是11.4，可以在这里下载对应的cuda版本：CUDAToolkitArchive|NVIDIADeveloper。我由于之前安装别的环境，已经装了cu
由于webui源码的变化，需要修改两个地方的import1.tagger/ui.py#第十行#fromwebuiimportwrap_gradio_gpu_call#原代码frommodules.call_queueimportwrap_gradio_gpu_call2.preload.py#第4行开始#frommodules.sharedimportmodels_path#原代码frommodulesimportpaths#default_ddp_path=Path(models_path,'deepdanbooru')#原代码default_ddp_path=Path(paths.mode
安装方式方式一（使用git克隆）：此方法需要你的电脑上安装了git，如果没有安装，可参考 git官方文档 进行安装。打开终端，进入到你的 stable-diffusion-webui 目录下。 使用git克隆 sd-webui-prompt-all-in-one 到 stable-diffusion-webui\extensions 目录下。gitclone"https://github.com/Physton/sd-webui-prompt-all-in-one.git"extensions/sd-webui-prompt-all-in-one如果你的终端没有访问Github的网络环境，可使
如今的SSD，在闪存介质上早已经是TLC遍地走、QLC越来越多，很多玩家非常怀念当年的MLC，甚至是最初的SLC。原因无它，MLC、SLC的可靠性非常高。Solidigm宣布推出其首款面向数据中心市场的超高速SLCSSD——D7-P5810。它使用了久经考验的144层堆叠3D闪存，但确切地说并不是原生SLC(已经绝迹了)，而是使用TLC全盘模拟SLC，专门面向高耐用性、极致写入密集型的工作负载，Solidigm称之为存储级内存(SCM)SSD。在随机写入场景中，它可以做到每天最高50次全盘写入，而顺序写入更是可达每天最高65次全盘写入。对比美光XTR这样的同类产品，SolidigmD7-P58
