ROCm AI Installer

ROCM-ai-installer

一个自动安装所有必需内容以运行AMD Radeon 7900XTX上的AI接口的脚本。它也应该在7900xt卡上使用。对于其他卡，请在脚本开头（未测试）更改HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION。

信息

笔记

建议使用Ubuntu 24.04.1。 6.x版本未在较旧的系统上测试。

测试平台：

姓名	信息
中央处理器	AMD Ryzen 7900x3d（BIOS中的IGPU）
GPU	AMD Radeon 7900xtx
内存	64GB DDR5 6600MHz
母板	ASROCK B650E PG RIPTIDE WIFI（3.08）
操作系统	Ubuntu 24.04.1
核心	6.8.0-51代
罗克	6.2.4

文字生成

姓名	环境	链接	附加信息
koboldcpp	Python 3.12 VENV	https://github.com/yelledrosecx/koboldcpp-rocm	GGML和GGGUF模型。
文本生成Web UI	Python 3.12 VENV	https://github.com/oobabooga/text-generation-webui https://github.com/rocm/bitsandbytes.git https://github.com/rocmsoftwareplatform/flash-prestion https://github.com/turboderp/exllamav2	Exllamav2和变形金刚模型。
sillytavern（1.12.9）	节点	https://github.com/sillytavern/sillytavern

图像生成

姓名	环境	链接	附加信息
Animagine 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。准备的工作流程示例。
艺术家	Python 3.12 VENV	https://github.com/songrise/artist/

comfyui插件

姓名	关联	附加信息
Comfyui-Manager	https://github.com/ltdrdata/comfyui-manager	管理comfyui的节点。
comfyui-gguf	https://github.com/city96/comfyui-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型号加载程序。
comfyui-aurasr	https://github.com/alexisrolland/comfyui-aurasr https://huggingface.co/fal/aurasr https://huggingface.co/fal/aurasr-v2	comfyui节点至高档图像。
AuraFlow-V0.3	https://huggingface.co/fal/auraflow-v0.3	文本到图像模型。
Flux.1-Schnell Gguf	https://huggingface.co/black-forest-labs/flux.1-schnell https://huggingface.co/city96/flux.1-schnell-gguf	文本到图像模型。
AnimePro Flux GGUF	https://civitai.com/models/934628?modelversionId=1053818	文本到图像模型。

视频生成

姓名	环境	链接	附加信息
电影	Python 3.12 VENV	https://huggingface.co/spaces/maxin-cn/cinemo https://github.com/maxin-cn/cinemo

音乐发电

姓名	环境	链接	附加信息
听众	Python 3.12 VENV	https://github.com/facebookresearch/audiocraft

语音生成

姓名	环境	链接	附加信息
Whisperspeech Web UI	Python 3.12 VENV	https://github.com/mateusz-dera/whisperspeech-webui https://github.com/collabora/whisperspeech https://github.com/rocmsoftwareplatform/flash-prestion
梅洛特	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。脚本使用更快的_decoding分支。 2。默认情况下禁用遥测
F5-TTS	Python 3.12 VENV	https://github.com/swivid/f5-tts	1。使用接口时，请记住选择语音文件。

3D代

姓名	环境	链接	附加信息
Triposr	Python3.12 Venv	https://github.com/vast-ai-research/triposr https://github.com/rocmsoftwareplatform/flash-prestion	1。它使用pytorch rocm，但为CPU构建了Torchmcubes。该方法仍然比仅使用Pytorch CPU的版本更快。

工具

姓名	环境	链接	附加信息
fastfetch	壳	https://github.com/fastfetch-cli/fastfetch	带有GPU内存信息的自定义FastFetch配置。

安装：

笔记

安装选择接口后的第一个启动可能需要更长的时间。

重要的

该脚本没有下载任何模型。如果界面没有默认值，请下载您的。

警告

如果更新，请备份设置和模型。恢复删除先前的目录。

1。将用户添加到所需的组中。

sudo adduser ` whoami ` video
sudo adduser ` whoami ` render

2。重新启动

sudo reboot

3。克隆存储库

git clone https://github.com/Mateusz-Dera/ROCm-AI-Installer.git

4。运行安装程序

bash ./install.sh

5。选择安装路径。

6.如果您是第一次升级或运行脚本，请选择ROCM安装。

7。安装选定的接口

8。转到所选接口的安装路径并运行：

./run.sh