まずは、『brew』という『パッケージ管理システム』を『ターミナル』からダウンロードする。
https://brew.sh/ja/
/bin/bash -c “$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)”
ChatGPTに教えてもらいながら進めています！
https://note.com/nice_ixia735/n/nc623d9583357
必要なライブラリに関してはAUTOMATIC1111のインストール実行時に自動的に行われます。途中で管理者パスワードが要求されるので、PCのログインパスワードを入力します。以下のコマンドをターミナルに入力して必要なプログラムをインストールしておきます。
brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget
https://note.com/nice_ixia735/n/nc623d9583357
GitHub – AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui: Stable Diffusion web UI
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui
こちらは、４GBのGPUでも動かさるWindows
https://gigazine.net/news/20220907-automatic1111-stable-diffusion-webui/
Apple Silicon M1 M2 M3 対応 Automatic1111 が必要。さらにCUDA を使うためにMac版のCPUをGPUとして使うための PyTorch が必要なようだ。
Apple Silicon 用 Stable Diffuision AUTOMATIC1111
If Homebrew is not installed, follow the instructions at https://brew.sh to install it. Keep the terminal window open and follow the instructions under "Next steps" to add Homebrew to your PATH.
ターミナルを開く: ターミナルはユーティリティフォルダにあります。またはSpotlight検索を使って探すこともできます。
インストールコマンド: Homebrewのウェブサイトにアクセスして、最新のインストールコマンドを確認します。最終更新時のコマンドは以下のようなものですが、ウェブサイトから最新のコマンドを使用してください：
bash
Copy code
/bin/bash -c "$(curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Homebrew/install/HEAD/install.sh)"
このコマンドをターミナルにコピー＆ペーストし、Enterキーを押します。このスクリプトはHomebrewをダウンロードしてインストールします。
インストールを待つ: インストールプロセスには時間がかかる場合があります。Homebrewと必要な依存関係がダウンロードおよびインストールされます。
HomebrewをPATHに追加:
Homebrewのインストールが完了した後、ターミナルから直接使用するために、システムのPATHに追加する必要があります。この手順は通常、Homebrewのインストールプロセス終了時にターミナルに表示されます。手順は通常以下のようになります：
シェル設定ファイル: HomebrewをPATHに追加するためのコマンドが表示されるはずです。これは、使用しているシェルの設定ファイル（例：.bash_profile、.zshrcなど）を編集することを意味します。使用しているシェルによりますが、最近のmacOSシステムではZshシェルの場合.zshrcが該当します。
設定ファイルを編集: テキストエディタで設定ファイルを開きます。例えば、ターミナルでnanoを使用することができます：
bash
Copy code
nano ~/.zshrc
PATHにHomebrewを追加: 提供された行をファイルの最後に追加します。以下のような形になるはずです：
bash
Copy code
export PATH="/usr/local/bin:$PATH"
設定を適用: 変更を保存してターミナルを閉じ、新しいターミナルウィンドウを開きます。これで、HomebrewがPATHに追加され、ターミナルから直接Homebrewコマンドを使用できるようになります。
これらの手順に従ってHomebrewをインストールし、PATHに追加することで、macOS上でさまざまなソフトウェアを簡単にインストールして管理することができるようになります。
brew install cmake protobuf rust python@3.10 git wget
※やりたいことをやるために、基礎的なコマンドはその都度、覚えているｗ
フォルダの確認 『 ls 』
現在の場所の確認 『pwd』
親フォルダに戻る 『 cd .. 』 現在のディレクトリから一つ上のディレクトリに移動
ドライブの確認 『 ls /Volumes 』 ※繋がっているドライブを表示
ドライブを変える『 cd /Volumes/T7Shield 』 もしくは『 cd ‘/Volumes/T7Shield’ 』
『Macintosh HD』 から『 T7Shield 』 へドライブを移動
#VScord そのまんまの #Cursol を使ってAIで教えてもらいながらの展開。
cd "インストール先のディレクトリのPATH"
git clone https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webuiすると指定したディレクトリにstable-diffusion-webui というフォルダが作成されます。
■Stable-Diffusion-webui で 『 ./webui.sh 』で『Autoatic1111』起動
dot slush は、
./webui.sh
./は、現在のディレクトリ（フォルダ）を指します。コマンドライン上で、./で始まるパスは、「現在いるディレクトリ内の」という意味になります。
webui.shは、Webユーザーインターフェース（Web UI）に関連する処理を行うシェルスクリプトです。
.sh 拡張子は、これがシェルスクリプト（.sh)であることを示しています。シェルスクリプトは、LinuxやUnix系システムで一連のコマンドを自動的に実行するために使用されます。
https://github.com/AUTOMATIC1111/stable-diffusion-webui/wiki/Installation-on-Apple-Silicon
ここまで、ターミナルで作業していましたが、Stabel Diffusion はいきなりブラウザで立ち上がる。
http://127.0.0.1:7860/
しかも、こんなローカルのhttpサーバのウェブで動作する。
一難、さって、また一難…。
今度は、pytorch が必要という…。
Error
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
Chat GPTになんでもコピペで聞く…
AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled とは
`AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled` は、PythonのPyTorchライブラリを使用している際に遭遇する可能性があるエラーメッセージです。このエラーの意味と原因を説明します。
### エラーの意味
- **AssertionError**: これはPythonの標準的なエラータイプで、何かが期待される条件やアサーションに違反したときに発生します。
- **Torch not compiled with CUDA enabled**: ここでの「Torch」はPyTorchライブラリのことを指し、「CUDA enabled」とはNVIDIAのCUDAテクノロジーを利用できる状態を意味します。CUDAは、NVIDIAのGPUを使用して高速な数値計算を行うためのテクノロジーです。
### 原因
このエラーは、以下のような状況で発生する可能性があります。
1. **非対応の環境**: 使用しているコンピューターにNVIDIAのGPUがない、またはCUDAをサポートしていない場合。
2. **PyTorchのインストールバージョン**: CUDAをサポートするPyTorchがインストールされていない場合。PyTorchにはCUDAサポートありとなしの両方のバージョンがあります。
3. **CUDAのインストール問題**: CUDAが正しくインストールされていない、または設定が正しくない場合。
### 解決策
1. **環境の確認**: まず、使用しているシステムにNVIDIAのGPUが搭載されているか、またCUDAに対応しているかを確認します。
2. **PyTorchの再インストール**: CUDAをサポートするPyTorchのバージョンをインストールします。これは通常、PyTorchの公式サイトのインストールガイドに従って行います。
3. **CUDAのインストールと設定**: NVIDIAの公式ウェブサイトからCUDAをダウンロードし、適切にインストールします。また、システムの環境変数を設定する必要がある場合もあります。
エラーメッセージは、PyTorchがCUDAを利用するための要件を満たしていないことを示しており、GPUを活用するためには適切な設定とインストールが必要です。そして、また参考となる情報をブログ検索…
https://zenn.dev/hidetoshi/articles/20220731_pytorch-m1-macbook-gpu
まわりまわって、 Cursol で本文を打ちながら、質問での悪戦苦闘…。
しかし、Cusorl で日本語でチャットで質問しながら答えてくれるので便利かも！
どうやら、モデルのバージョンが悪くて起動しないようなので、検索して、
beautifulRealistic_v7.safetensors
を StableDiffusionのフォルダにダウンロード
よし、これで、
起動！
. / webui.sh
http://127.0.0.1:7861/
Macのターミナルを使って、操作するのが、Pythonプログラマー気分。
しかし、Cursolを使うとさらに便利に！
CDで、巨大なフォルダ移動を 毎回、『CD .. 』や『pwd』で確認しながら『ls』で階層を確認しながら、『CD xxx 』で移動する。『GUI』で慣れたプログラマーは『CUI』のほうが、やはり、まだ良いのか？
