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RTX5070+StableDiffusion

· 約3分

RTX3090がお亡くなりになり、不便だったのでコスパの良いRTX5070を導入。
以外に StableDiffusion を動かすのが面倒だったのでその記録。

RTX5070新PCにStability Matrixを入れてみた【環境構築ログ】という記事を見ると、ノーコンフィグでRTX5070+StableDiffusionが動作したみたいなので挑戦してみました。

が、既存の環境も別フォルダに残しつつ、新たに最新版をDLして構築したのですが動作せず・・・
なんとか xformers 抜きで動作させられたのでやったことをメモしときます。

インストールしたもの​

StableDiffusion WebUI forge です。
なんとなく、forge で使ってみたかった。

事前準備​

RTX5070のような、RTX5000系はcudaバージョンが12.8以降じゃないと動作しません。
12.9、13.0も存在しますが、まずはミニマムバージョンの 12.8 が必須となります。

環境インストール​

StableDiffusion WebUI forge をインストールします。
インストールとは言ってもポータブル版なので、フォルダに突っ込んで起動するだけです。

インストールは問題なく成功しますが、問題はこのあと。

そのままだと cuda121 のライブラリがインストールされるため、RTX5070では動作しませんでした。
手動で cuda128 版を適用する必要があります。

実行環境を整える​

python環境に入り、ライブラリを cuda toolkit 12.8 に対応させないと動きませんでした。

コマンドプロンプト(cmd.exe)に管理者権限で入り、forgeのインストールフォルダまでたどります。
フォルダは自分の環境に合わせて読み替えてください。

cd \ai\StabilityMatrixPortable\Data\Packages\stable-diffusion-webui-forge

python仮想環境の有効化

.\venv\Scripts\activate

実行環境を整える​

xformersはとりあえずなしで、torch 関連のライブラリを12.8に対応させます。
--index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 がポイント。

pip uninstall torch torchvision torchaudio
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

とりあえずはこれで動作することができました！

おまけ・重量ライブラリをキャッシュ​

何度もビルドすると、そのたびに重量級ライブラリのダウンロードが走ったので、キャッシュさせておくとトライ＆エラーの効率が上がります。
グッドラック！

python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel ninja
pip download --pre -d .\wheels torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128