ROCm AI Installer
6.0
AMD Radeon 7900XTXで選択したAIインターフェイスを実行するために必要なすべてのものを自動的にインストールするスクリプト。 7900XTカードでも動作するはずです。他のカードの場合、スクリプトの先頭にhsa_override_gfx_versionを変更します（テストされていません）。
注記
Ubuntu 24.04.1をお勧めします。バージョン6.xは、古いシステムではテストされていません。
| 名前 | 情報 |
|---|---|
| CPU | AMD Ryzen 7900x3d（BIOSで無効になっているIGPU） |
| GPU | AMD Radeon 7900xtx |
| ラム | 64GB DDR5 6600MHz |
| マザーボード | asrock b650e pg riptide wifi（3.08） |
| OS | Ubuntu 24.04.1 |
| カーネル | 6.8.0-51-Generic |
| ROCM | 6.2.4 |
| 名前 | 環境 | リンク | 追加情報 |
|---|---|---|---|
| koboldcpp | Python 3.12 Venv | https://github.com/yellosecx/koboldcpp-rocm | GGMLおよびGGUFモデル。 |
| テキスト生成Web UI | Python 3.12 Venv | https://github.com/oobabooga/text-generation-webui https://github.com/rocm/bitsandbytes.git https://github.com/rocmsoftwareplatform/flash-attention https://github.com/turboderp/exllamav2 | exllamav2およびトランスモデル。 |
| Sillytavern（1.12.9） | ノード | https://github.com/sillytavern/sillytavern |
| 名前 | 環境 | リンク | 追加情報 |
|---|---|---|---|
| アニマジンXL 3.1 | Python 3.12 Venv | https://huggingface.co/spaces/cagliostrolab/animagine-xl-3.1 https://huggingface.co/cagliostrolab/animagine-xl-3.1 | |
| comfyui | Python 3.12 Venv | https://github.com/comfyanonymous/comfyui | 1。ワークフローの例を用意しました。 |
| アーティスト | Python 3.12 Venv | https://github.com/songrise/artist/ |
| 名前 | リンク | 追加情報 |
|---|---|---|
| comfyui-manager | https://github.com/ltdrdata/comfyui-manager | Comfyuiのノードを管理します。 |
| comfyui-gguf | https://github.com/city96/comfyi-gguf https://huggingface.co/city96/t5-v1_1-xxl-encoder-bf16 https://huggingface.co/openai/clip-vit-large-patch14 https://huggingface.co/black-forest-labs/flux.1-schnell | GGUFモデルローダー。 |
| comfyui-aurasr | https://github.com/alexisrolland/comfyui-aurasr https://huggingface.co/fal/aurasr https://huggingface.co/fal/aurasr-v2 | アップスケールの画像へのcomfyuiノード。 |
| auraflow-v0.3 | https://huggingface.co/fal/auraflow-v0.3 | テキストから画像モデル。 |
| Flux.1-schnell gguf | https://huggingface.co/black-forest-labs/flux.1-schnell https://huggingface.co/city96/flux.1-schnell-gguf | テキストから画像モデル。 |
| Animeproフラックスgguf | https://civitai.com/models/934628?modelversionId=1053818 | テキストから画像モデル。 |
| 名前 | 環境 | リンク | 追加情報 |
|---|---|---|---|
| シネモ | Python 3.12 Venv | https://huggingface.co/spaces/maxin-cn/cinemo https://github.com/maxin-cn/cinemo |
| 名前 | 環境 | リンク | 追加情報 |
|---|---|---|---|
| オーディオクラフト | Python 3.12 Venv | https://github.com/facebookresearch/audiocraft |
| 名前 | 環境 | リンク | 追加情報 |
|---|---|---|---|
| WhisperSpeech Web UI | Python 3.12 Venv | https://github.com/mateusz-dera/whisperspeech-webui https://github.com/collabora/whisperspeech https://github.com/rocmsoftwareplatform/flash-attention | |
| メロット | Python 3.12 Venv | https://github.com/myshell-ai/melotts | |
| metavoice | Python 3.12 Venv | https://github.com/metavoiceio/metavoice-src https://github.com/metavoiceio/metavoice-src/tree/sidroopdaska/faster_decoding | 1。スクリプトは、faster_decodingブランチを使用します。 2。デフォルトではテレメトリが無効になっています |
| f5-tts | Python 3.12 Venv | https://github.com/swivid/f5-tts | 1.インターフェイスを使用するときは、音声ファイルを選択することを忘れないでください。 |
| 名前 | 環境 | リンク | 追加情報 |
|---|---|---|---|
| トリポスル | python3.12 venv | https://github.com/vast-ai-research/triposr https://github.com/rocmsoftwareplatform/flash-attention | 1. Pytorch Rocmを使用しますが、TorchmcubesはCPU用に構築されています。この方法は、Pytorch CPUのみのバージョンを使用するよりも依然として高速です。 |
| 名前 | 環境 | リンク | 追加情報 |
|---|---|---|---|
| FastFetch | シェル | https://github.com/fastfetch-cli/fastfetch | GPUメモリ情報を使用したカスタムFastFetch構成。 |
注記
選択したインターフェイスをインストールした後の最初の起動は、時間がかかる場合があります。
重要
このスクリプトはモデルをダウンロードしません。インターフェイスにデフォルトがない場合は、独自にダウンロードしてください。
注意
更新する場合は、設定とモデルをバックアップします。再インストールは、以前のディレクトリを削除します。
1.必要なグループにユーザーを追加します。
sudo adduser ` whoami ` video
sudo adduser ` whoami ` render2。再起動
sudo reboot3。クローンリポジトリ
git clone https://github.com/Mateusz-Dera/ROCm-AI-Installer.git4.インストーラーを実行します
bash ./install.sh5. [インストールパス]を選択します。
6.初めてスクリプトをアップグレードまたは実行する場合は、ROCMのインストールを選択します。
7.選択したインターフェイスをインストールします
8。選択したインターフェイスを使用してインストールパスに移動して実行します。
./run.sh
