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Jetson Nano에서 Stable Diffusion 실행 환경 구성 시도

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descriptionJetson Nano의 제한된 하드웨어 및 JetPack(L4T) 버전으로 인한 Python/CUDA 호환성 문제를 해결하기 위해, Docker 기반 커스텀 이미지(l4t-ml)를 구축하고 Stable Diffusion WebUI 및 TensorRT 확장, OpenCV 재설치 등을 시도한 기록입니다. 그러나 JetPack 32.7.1의 Python 3.6 환경이 Stable Diffusion 요구사항(Python 3.10 등…

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Jetson Nano에서 Stable Diffusion 실행 환경 구성 시도

Source

  • Depot/Infra/jetson nano에서 Stable Diffusion 돌리기.md

Summary

Jetson Nano의 제한된 하드웨어 및 JetPack(L4T) 버전으로 인한 Python/CUDA 호환성 문제를 해결하기 위해, Docker 기반 커스텀 이미지(l4t-ml)를 구축하고 Stable Diffusion WebUI 및 TensorRT 확장, OpenCV 재설치 등을 시도한 기록입니다. 그러나 JetPack 32.7.1의 Python 3.6 환경이 Stable Diffusion 요구사항(Python 3.10 등)과 충돌하여 실패했으며, Ubuntu 20.04 기반 이미지나 PyTorch/CUDA 버전 조정을 통한 대안 모색 단계에 있습니다.

Key Points

  • Jetson Nano의 기본 JetPack(Python 3.6)은 Stable Diffusion 실행에 부적합하여, l4t-ml:r32.7.1 기반 Docker 이미지를 사용하여 Python 3.8 환경을 구성 시도함.
  • AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui 및 dusty-nv/stable-diffusion-webui-tensorRT 확장을 포함하는 Dockerfile 작성.
  • OpenCV 버전 충돌 해결을 위해 NVIDIA 제공 OpenCV 4.5.0 패키지를 수동 재설치.
  • 의존성 충돌(protobuf, taming-transformers 등)을 해결하기 위한 다양한 pip 설치 및 패치 시도.
  • 최종적으로 JetPack 32.7.1의 Python 3.6.9가 Stable Diffusion WebUI의 Python 3.10 요구사항과 충돌하여 실패.
  • 대안으로 Ubuntu 20.04 기반 Jetson 이미지(Qengineering) 검토 및 PyTorch/CUDA 10.2 환경에서의 xformers 설치 시도 기록.

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