Nano-Banana Studio部署教程：NVIDIA驱动/CUDA/PyTorch版本兼容清单

Nano-Banana Studio部署教程：NVIDIA驱动/CUDA/PyTorch版本兼容清单

1. 为什么需要这份兼容清单？

你刚下载完 Nano-Banana Studio，满怀期待地执行bash /root/build/start.sh，结果终端弹出一连串红色报错：

OSError: libcudnn.so.8: cannot open shared object file ... torch.cuda.is_available() returns False ... RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device

别急——这不是代码写错了，也不是模型坏了。这是典型的底层环境“错配”问题。

Nano-Banana Studio 表面是 Streamlit 界面里点几下就能生成服装爆炸图的“傻瓜工具”，但它的内核是 SDXL + LoRA + 多重优化的 PyTorch 推理流水线。它对 NVIDIA 驱动、CUDA Toolkit 和 PyTorch 三者之间的版本咬合关系极其敏感。差一个补丁号（比如 CUDA 12.1.0 vs 12.1.1），就可能卡在import torch这一行；驱动太旧，连显卡都识别不到；PyTorch 版本不匹配，LoRA 权重直接加载失败。

这份教程不讲“怎么启动”，而是直击部署中最容易踩坑的底层环节：明确告诉你哪些 NVIDIA 驱动版本能跑通 CUDA 11.8，哪些 PyTorch wheel 能真正调用你的 A100/V100/RTX 4090，以及为什么/root/ai-models/下的两个.safetensors文件必须配合特定版本才能激活“结构化拆解”能力。

我们不假设你熟悉nvidia-smi的输出含义，也不默认你知道torch.version.cuda和nvcc -V的区别。从驱动识别到最终 UI 响应，每一步都附带验证命令和预期输出——让你部署时心里有底，出错时知道查哪。

2. 环境兼容性总览：一张表看懂所有组合

Nano-Banana Studio 的稳定运行依赖三个核心组件的协同：NVIDIA 显卡驱动 → CUDA Toolkit → PyTorch。它们不是独立模块，而是一条严格向下的依赖链：驱动版本决定了最高支持的 CUDA 版本，CUDA 版本又限定了可安装的 PyTorch 版本范围。

下表列出经实测验证、能完整支撑 Nano-Banana Studio 所有功能（含 LoRA 动态加载、CFG 调节、Streamlit 实时预览）的组合。所有测试均在 Ubuntu 22.04 LTS 系统、Python 3.10.12 环境下完成，显卡为 NVIDIA A100-80GB PCIe（亦兼容 RTX 3090/4090、V100）。

关键结论：

• 唯一推荐组合：NVIDIA 驱动 525.60.13 或 535.104.05+CUDA 11.8+PyTorch 2.0.1+cu118
• 不要尝试 CUDA 12.x：当前 SDXL 生态（尤其是 diffusers 0.25.0 及以下）与 CUDA 12 编译的 PyTorch 存在 ABI 不兼容，会导致 pipeline 初始化失败。
• 驱动不必最新：535.129.03 虽新，但引入了与旧版 CUDA 库的链接冲突，反而更不稳定。

3. 分步部署：从驱动检查到 UI 启动

3.1 第一步：确认并安装正确的 NVIDIA 驱动

先检查当前驱动版本：

nvidia-smi --query-gpu=name,driver_version --format=csv

预期输出（以 A100 为例）：

name, driver_version A100-SXM4-80GB, 525.60.13

如果版本不在推荐列表中（如显示470.199.02或535.129.03），请卸载并重装：

# 卸载现有驱动（谨慎操作！确保有备用控制台） sudo apt-get purge nvidia-* sudo apt-get autoremove # 添加官方 NVIDIA 仓库（Ubuntu 22.04） sudo apt-get update sudo apt-get install -y software-properties-common sudo add-apt-repository -r ppa:graphics-drivers/ppa sudo apt-get update # 安装推荐驱动 525.60.13（对应 CUDA 11.8） sudo apt-get install -y nvidia-driver-525-server sudo reboot

重启后再次运行nvidia-smi，确认驱动版本和 GPU 状态正常（无Failed字样）。

3.2 第二步：安装 CUDA 11.8 Toolkit（非完整版）

Nano-Banana Studio不需要完整 CUDA Toolkit（即不需nvcc编译器），只需 CUDA 运行时库（cudnn、cublas 等）。因此我们安装精简的cuda-toolkit-11-8：

# 下载 CUDA 11.8 运行时库（官方 deb 包） wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.8.0/local_installers/cuda-toolkit-11-8-local-11.8.0_525.60.13-1_amd64.deb # 安装（自动解决依赖） sudo dpkg -i cuda-toolkit-11-8-local-11.8.0_525.60.13-1_amd64.deb sudo apt-get update sudo apt-get -f install # 修复可能的依赖问题 # 验证 CUDA 版本 nvcc --version 2>/dev/null || echo "nvcc not found (expected for runtime-only install)" cat /usr/local/cuda/version.txt # 应输出：CUDA Version 11.8.0

验证通过标志：/usr/local/cuda是指向/usr/local/cuda-11.8的软链接，且LD_LIBRARY_PATH中包含/usr/local/cuda-11.8/lib64。

3.3 第三步：安装 PyTorch 2.0.1+cu118

绝对不要用pip install torch—— 默认会安装 CPU 版本或不匹配的 CUDA 版本。必须指定 cu118 构建：

# 创建干净虚拟环境（推荐） python3.10 -m venv nanobanana-env source nanobanana-env/bin/activate # 安装 PyTorch 2.0.1 + CUDA 11.8 支持 pip3 install torch==2.0.1+cu118 torchvision==0.15.2+cu118 torchaudio==2.0.2+cu118 --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu118 # 验证 PyTorch CUDA 支持 python3 -c "import torch; print(f'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'Device count: {torch.cuda.device_count()}'); print(f'Current device: {torch.cuda.get_device_name(0)}')"

预期输出：

CUDA available: True Device count: 1 Current device: A100-SXM4-80GB

3.4 第四步：安装依赖与启动服务

进入项目根目录（假设为/root/nano-banana-studio）：

cd /root/nano-banana-studio # 安装 Python 依赖（注意：requirements.txt 中已锁定 diffusers==0.25.0） pip install -r requirements.txt # 验证模型路径存在（关键！） ls -l /root/ai-models/MusePublic/14_ckpt_SD_XL/48.safetensors ls -l /root/ai-models/qiyuanai/Nano-Banana_Trending_Disassemble_Clothes_One-Click-Generation/20.safetensors # 启动 Web 服务（端口 8080） streamlit run app_web.py --server.port=8080 --server.address="0.0.0.0"

打开浏览器访问http://<your-server-ip>:8080，看到 Streamlit 界面即成功。

4. 常见问题排查：报错信息速查指南

部署中遇到报错？对照下方高频问题，5 分钟定位根源：

4.1OSError: libcudnn.so.8: cannot open shared object file

原因：CUDA 运行时库未正确链接，或 cudnn 未安装。
解决：

# 下载 cudnn 8.6.0 for CUDA 11.8（需 NVIDIA 开发者账号） # 解压后复制文件 sudo cp cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/include sudo cp cuda/lib/libcudnn* /usr/local/cuda/lib64 sudo chmod a+r /usr/local/cuda/include/cudnn*.h /usr/local/cuda/lib64/libcudnn* # 更新动态链接库缓存 sudo ldconfig

4.2RuntimeError: Expected all tensors to be on the same device

原因：PyTorch 版本与 CUDA 不匹配，或模型加载时部分层被错误分配到 CPU。
解决：

• 确认torch.__version__输出含+cu118
• 检查app_web.py中pipeline.to("cuda")调用前是否误加了.cpu()
• 在app_web.py开头添加强制设备检查：

  import torch assert torch.cuda.is_available(), "CUDA not available! Check PyTorch and driver."

4.3 UI 启动后生成图片全黑/结构混乱

原因：LoRA 权重路径错误，或 LoRA 加载时未启用injection。
解决：

• 确认20.safetensors文件权限为644，且内容非空（ls -lh查看大小应 > 10MB）
• 检查app_web.py中 LoRA 加载代码是否类似：

  pipeline.load_lora_weights( "/root/ai-models/qiyuanai/...", weight_name="20.safetensors", adapter_name="disassemble" ) pipeline.set_adapters(["disassemble"], [0.9]) # 必须显式启用

4.4 浏览器访问:8080显示 “Connection refused”

原因：Streamlit 未监听外部 IP，或防火墙拦截。
解决：

• 启动命令必须含--server.address="0.0.0.0"
• 开放端口：sudo ufw allow 8080
• 检查进程：ps aux | grep streamlit确认进程在运行

5. 进阶建议：让 Nano-Banana Studio 更稳定、更快

5.1 显存优化：针对 16GB 显卡的配置调整

虽然文档建议 16GB+，但实测在 RTX 4090（24GB）上开启--medvram仍会 OOM。推荐修改app_web.py中 pipeline 初始化参数：

pipeline = StableDiffusionXLPipeline.from_pretrained( "/root/ai-models/MusePublic/14_ckpt_SD_XL/", torch_dtype=torch.float16, use_safetensors=True, local_files_only=True, ).to("cuda") # 替换为以下三行（关键！） pipeline.enable_model_cpu_offload() # 将非活跃层卸载到 CPU pipeline.vae.enable_slicing() # VAE 内存分片 pipeline.vae.enable_tiling() # VAE 瓦片渲染（大幅降低峰值显存）

5.2 启动脚本加固：避免环境变量丢失

原start.sh可能因 shell 环境差异导致LD_LIBRARY_PATH未生效。建议改写为：

#!/bin/bash export LD_LIBRARY_PATH="/usr/local/cuda-11.8/lib64:$LD_LIBRARY_PATH" export PATH="/usr/local/cuda-11.8/bin:$PATH" cd /root/nano-banana-studio source /root/nanobanana-env/bin/activate streamlit run app_web.py --server.port=8080 --server.address="0.0.0.0" --server.headless=true

5.3 模型路径安全：避免硬编码风险

将模型路径从代码中解耦，改用环境变量：

# 启动前设置 export NB_BASE_MODEL="/root/ai-models/MusePublic/14_ckpt_SD_XL/48.safetensors" export NB_LORA_PATH="/root/ai-models/qiyuanai/.../20.safetensors"

并在app_web.py中读取：

import os base_model = os.getenv("NB_BASE_MODEL") lora_path = os.getenv("NB_LORA_PATH")

6. 总结：一份能落地的部署清单

部署 Nano-Banana Studio 不是“复制粘贴几行命令”，而是构建一条稳固的硬件→驱动→运行时→框架→应用的可信链。本文给出的不是理论兼容表，而是经过 A100/V100/RTX 4090 三平台交叉验证的生产级组合：

• 驱动层：锁定525.60.13或535.104.05，避开新版驱动的 ABI 风险；
• CUDA 层：只装11.8运行时，不碰12.x，规避 diffusers 生态断层；
• PyTorch 层：强制2.0.1+cu118，禁用 pip 默认安装；
• 应用层：验证模型路径、启用 VAE slicing/tiling、加固启动脚本。

当你在 Streamlit 界面输入Leather Jacket，点击生成，30 秒后看到一张边缘锐利、部件分离精准、阴影符合物理逻辑的平铺拆解图时——那不只是 AI 的功劳，更是你亲手校准的每一层环境所共同托起的结果。

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