Windows11インストール時に時刻と通貨の形式設定をいじっておくと余計なアプリがインストールされない件


twitterで「Windows 11を「英語(世界)」でインストールすると余計なアプリがインストールされないんだぜ(意訳)」というのが回ってきたので検証してみた。

とりあえずvSphere環境でインストールを実施

時刻と通過の形式を「英語(世界)」に選択するけど、インストールする言語とキーボードまたは入力方式は「日本語」とする設定でWindows 11のインストールを実施

インストール完了して確認!

確かに余計なアプリがインストールされていません。

なぜかなぁ・・・と思いつつMicrosoft Storeを起動してみると原因判明

「英語(世界)」ではMicrosoft Storeが利用できないため、Microsoft Store経由でインストールされる余計なアプリのインストールができない、という状態でした。

設定を戻してみる

インストール時に変更した設定を戻した場合にどうなるかを確認するため、[時刻と言語]の[言語と地域]にある設定を変更

最初は「国または地域:すべて」「地域設定:英語(世界)」でした。

通常の日本語として設定する場合は「国または地域:日本」「地域設定:日本語(日本)」となります。

最初は地域設定のみを変えてみたのですが、その場合はタスクバーに表示される日付表示などは変更されましたが、Microsoft Storeの動作は変更されませんでした。

設定変更後、再起動することでMicrosoft Storeも使用できるようになりました。

今回インストールしたWindows 11 22H2だと約49個のアプリがMicrosoft Store経由のアップデート対象となっていたようです。

ストア系アプリのアップデートが全て完了した状態で確認してみます。

特にアプリは追加されていないようですね。

ということで、インストール時の変更で余計なアプリをインストールさせない、という手法でした。

ただ・・・たぶん、Microsoftアカウントと連携してしまうと、そちら経由でアプリが追加されたりするんじゃないかなぁ・・・とかは感じます

Ryzen 5 5600G環境とRyzen 7 5800H環境でStable Diffusionを使うメモ


nVidia GPUやAMD GPUを使ってStable Diffusion をやるって話はあるけど、AMD Ryzen GPU付きのGPU部分を使ってできるのか、ってのがよく分からなかったので試してみた。

1) 前準備

Windows 11環境なのでwingetコマンドを使ってpythonとgitをインストール

> winget install Python.Python.3.10
> winget install Git.Git

ただ、python 3.10.11 がインストールされたんだが、オリジナルの Stable Diffusion web UI の「Automatic Installation on Windows」には「Install Python 3.10.6 (Newer version of Python does not support torch), checking “Add Python to PATH”.」という記載が・・・果たしてホントにダメなのか?→問題ありませんでした

2) SD.Next編…失敗

いろいろ自働でセットアップしてくれるStable Diffusion web UI とそれにいろいろ機能を付け加えている SD.Next などがある。

とりあえず試してみるか、とやってみたが、CPUでの動作となっていた。(ドキュメントにWindowsでのAMDは対応していない、とある通り)

2023/09/14追記: 現在はSD.NextもDirectML対応になり使える様になりました
2023/11/24追記: SD.NextをDirectML使ってRyzen 5600Gで動かすと結構頻繁に処理途中で止まる感じでイマイチです。たぶんGPUメモリ少ないとイマイチなんでしょう。

PS D:\> mkdir sdnext
    ディレクトリ: D:\
Mode                 LastWriteTime         Length Name
----                 -------------         ------ ----
d-----        2023/07/11     15:23                sdnext
PS D:\> cd sdnext
PS D:\sdnext> git clone https://github.com/vladmandic/automatic
Cloning into 'automatic'...
remote: Enumerating objects: 27653, done.
remote: Counting objects: 100% (446/446), done.
remote: Compressing objects: 100% (206/206), done.
remote: Total 27653 (delta 300), reused 343 (delta 238), pack-reused 27207
Receiving objects: 100% (27653/27653), 34.77 MiB | 9.98 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (19681/19681), done.
PS D:\sdnext> dir
    ディレクトリ: D:\sdnext
Mode                 LastWriteTime         Length Name
----                 -------------         ------ ----
d-----        2023/07/11     15:23                automatic
PS D:\sdnext> cd .\automatic\
PS D:\sdnext\automatic> dir
    ディレクトリ: D:\sdnext\automatic
Mode                 LastWriteTime         Length Name
----                 -------------         ------ ----
d-----        2023/07/11     15:23                .github
d-----        2023/07/11     15:23                .vscode
d-----        2023/07/11     15:23                cli
d-----        2023/07/11     15:23                configs
d-----        2023/07/11     15:23                extensions
d-----        2023/07/11     15:23                extensions-builtin
d-----        2023/07/11     15:23                html
d-----        2023/07/11     15:23                javascript
d-----        2023/07/11     15:23                models
d-----        2023/07/11     15:23                modules
d-----        2023/07/11     15:23                repositories
d-----        2023/07/11     15:23                scripts
d-----        2023/07/11     15:23                train
d-----        2023/07/11     15:23                wiki
-a----        2023/07/11     15:23             53 .eslintignore
-a----        2023/07/11     15:23           3184 .eslintrc.json
-a----        2023/07/11     15:23            800 .gitignore
-a----        2023/07/11     15:23           2135 .gitmodules
-a----        2023/07/11     15:23             98 .markdownlint.json
-a----        2023/07/11     15:23           5949 .pylintrc
-a----        2023/07/11     15:23          26192 CHANGELOG.md
-a----        2023/07/11     15:23          37405 installer.py
-a----        2023/07/11     15:23           7610 launch.py
-a----        2023/07/11     15:23          35240 LICENSE.txt
-a----        2023/07/11     15:23           1255 pyproject.toml
-a----        2023/07/11     15:23           7897 README.md
-a----        2023/07/11     15:23            832 requirements.txt
-a----        2023/07/11     15:23           1254 SECURITY.md
-a----        2023/07/11     15:23           2153 TODO.md
-a----        2023/07/11     15:23           2135 webui.bat
-a----        2023/07/11     15:23          13616 webui.py
-a----        2023/07/11     15:23           2515 webui.sh
PS D:\sdnext\automatic>
PS D:\sdnext\automatic> .\webui.bat
Creating venv in directory D:\sdnext\automatic\venv using python "C:\Users\OSAKANATARO\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python.exe"
Using VENV: D:\sdnext\automatic\venv
15:25:01-666542 INFO     Starting SD.Next
15:25:01-669541 INFO     Python 3.10.11 on Windows
15:25:01-721480 INFO     Version: 6466d3cb Mon Jul 10 17:20:29 2023 -0400
15:25:01-789179 INFO     Using CPU-only Torch
15:25:01-791196 INFO     Installing package: torch torchvision
15:28:27-814772 INFO     Torch 2.0.1+cpu
15:28:27-816772 INFO     Installing package: tensorflow==2.12.0
15:29:30-011443 INFO     Verifying requirements
15:29:30-018087 INFO     Installing package: addict
15:29:31-123764 INFO     Installing package: aenum
15:29:32-305603 INFO     Installing package: aiohttp
15:29:34-971224 INFO     Installing package: anyio
15:29:36-493994 INFO     Installing package: appdirs
15:29:37-534966 INFO     Installing package: astunparse
15:29:38-564191 INFO     Installing package: bitsandbytes
15:29:50-921879 INFO     Installing package: blendmodes
15:29:53-458099 INFO     Installing package: clean-fid
15:30:03-300722 INFO     Installing package: easydev
15:30:06-960355 INFO     Installing package: extcolors
15:30:08-507545 INFO     Installing package: facexlib
15:30:33-800356 INFO     Installing package: filetype
15:30:35-194993 INFO     Installing package: future
15:30:42-170599 INFO     Installing package: gdown
15:30:43-999361 INFO     Installing package: gfpgan
15:31:07-467514 INFO     Installing package: GitPython
15:31:09-671195 INFO     Installing package: httpcore
15:31:11-496157 INFO     Installing package: inflection
15:31:12-879955 INFO     Installing package: jsonmerge
15:31:16-636081 INFO     Installing package: kornia
15:31:20-478210 INFO     Installing package: lark
15:31:22-125443 INFO     Installing package: lmdb
15:31:23-437953 INFO     Installing package: lpips
15:31:24-867851 INFO     Installing package: omegaconf
15:31:29-258237 INFO     Installing package: open-clip-torch
15:31:36-741714 INFO     Installing package: opencv-contrib-python
15:31:43-728945 INFO     Installing package: piexif
15:31:45-357791 INFO     Installing package: psutil
15:31:47-282924 INFO     Installing package: pyyaml
15:31:48-716454 INFO     Installing package: realesrgan
15:31:50-511931 INFO     Installing package: resize-right
15:31:52-093682 INFO     Installing package: rich
15:31:53-644532 INFO     Installing package: safetensors
15:31:55-125015 INFO     Installing package: scipy
15:31:56-653853 INFO     Installing package: tb_nightly
15:31:58-439541 INFO     Installing package: toml
15:32:00-133340 INFO     Installing package: torchdiffeq
15:32:01-912273 INFO     Installing package: torchsde
15:32:04-240460 INFO     Installing package: voluptuous
15:32:05-884949 INFO     Installing package: yapf
15:32:07-385998 INFO     Installing package: scikit-image
15:32:08-929379 INFO     Installing package: basicsr
15:32:10-544987 INFO     Installing package: compel
15:32:41-171247 INFO     Installing package: typing-extensions==4.7.1
15:32:43-013058 INFO     Installing package: antlr4-python3-runtime==4.9.3
15:32:45-010443 INFO     Installing package: pydantic==1.10.11
15:32:47-661255 INFO     Installing package: requests==2.31.0
15:32:49-665092 INFO     Installing package: tqdm==4.65.0
15:32:51-622194 INFO     Installing package: accelerate==0.20.3
15:32:54-560549 INFO     Installing package: opencv-python==4.7.0.72
15:33:01-124008 INFO     Installing package: diffusers==0.18.1
15:33:03-084405 INFO     Installing package: einops==0.4.1
15:33:05-232281 INFO     Installing package: gradio==3.32.0
15:33:31-795569 INFO     Installing package: numexpr==2.8.4
15:33:34-212078 INFO     Installing package: numpy==1.23.5
15:33:36-321166 INFO     Installing package: numba==0.57.0
15:33:45-795266 INFO     Installing package: pandas==1.5.3
15:34:02-667504 INFO     Installing package: protobuf==3.20.3
15:34:04-879519 INFO     Installing package: pytorch_lightning==1.9.4
15:34:11-965173 INFO     Installing package: transformers==4.30.2
15:34:14-260230 INFO     Installing package: tomesd==0.1.3
15:34:16-574323 INFO     Installing package: urllib3==1.26.15
15:34:19-258844 INFO     Installing package: Pillow==9.5.0
15:34:21-521566 INFO     Installing package: timm==0.6.13
15:34:25-728405 INFO     Verifying packages
15:34:25-729402 INFO     Installing package: git+https://github.com/openai/CLIP.git
15:34:32-108450 INFO     Installing package:
                         git+https://github.com/patrickvonplaten/invisible-watermark.git@remove_onnxruntime_depedency
15:34:40-136600 INFO     Installing package: onnxruntime==1.15.1
15:34:45-579550 INFO     Verifying repositories
15:34:45-581057 INFO     Cloning repository: https://github.com/Stability-AI/stablediffusion.git
15:34:54-267186 INFO     Cloning repository: https://github.com/CompVis/taming-transformers.git
15:35:39-098788 INFO     Cloning repository: https://github.com/crowsonkb/k-diffusion.git
15:35:40-207126 INFO     Cloning repository: https://github.com/sczhou/CodeFormer.git
15:35:43-303813 INFO     Cloning repository: https://github.com/salesforce/BLIP.git
15:35:45-355666 INFO     Verifying submodules
15:36:50-587204 INFO     Extension installed packages: clip-interrogator-ext ['clip-interrogator==0.6.0']
15:36:57-547973 INFO     Extension installed packages: sd-webui-agent-scheduler ['SQLAlchemy==2.0.18',
                         'greenlet==2.0.2']
15:37:26-237541 INFO     Extension installed packages: sd-webui-controlnet ['pywin32==306', 'lxml==4.9.3',
                         'reportlab==4.0.4', 'pycparser==2.21', 'portalocker==2.7.0', 'cffi==1.15.1', 'svglib==1.5.1',
                         'tinycss2==1.2.1', 'mediapipe==0.10.2', 'tabulate==0.9.0', 'cssselect2==0.7.0',
                         'webencodings==0.5.1', 'sounddevice==0.4.6', 'iopath==0.1.9', 'yacs==0.1.8',
                         'fvcore==0.1.5.post20221221']
15:37:41-631094 INFO     Extension installed packages: stable-diffusion-webui-images-browser ['Send2Trash==1.8.2',
                         'image-reward==1.5', 'fairscale==0.4.13']
15:37:48-683136 INFO     Extension installed packages: stable-diffusion-webui-rembg ['rembg==2.0.38', 'pooch==1.7.0',
                         'PyMatting==1.1.8']
15:37:48-781391 INFO     Extensions enabled: ['a1111-sd-webui-lycoris', 'clip-interrogator-ext', 'LDSR', 'Lora',
                         'multidiffusion-upscaler-for-automatic1111', 'ScuNET', 'sd-dynamic-thresholding',
                         'sd-extension-system-info', 'sd-webui-agent-scheduler', 'sd-webui-controlnet',
                         'stable-diffusion-webui-images-browser', 'stable-diffusion-webui-rembg', 'SwinIR']
15:37:48-783895 INFO     Verifying packages
15:37:48-845754 INFO     Extension preload: 0.0s D:\sdnext\automatic\extensions-builtin
15:37:48-846767 INFO     Extension preload: 0.0s D:\sdnext\automatic\extensions
15:37:48-882113 INFO     Server arguments: []
15:37:56-683469 INFO     Pipeline: Backend.ORIGINAL
No module 'xformers'. Proceeding without it.
15:38:01-166704 INFO     Libraries loaded
15:38:01-168718 INFO     Using data path: D:\sdnext\automatic
15:38:01-171245 INFO     Available VAEs: D:\sdnext\automatic\models\VAE 0
15:38:01-174758 INFO     Available models: D:\sdnext\automatic\models\Stable-diffusion 0
Download the default model? (y/N) y
Downloading: "https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors" to D:\sdnext\automatic\models\Stable-diffusion\v1-5-pruned-emaonly.safetensors
100.0%
15:45:08-083310 INFO     ControlNet v1.1.232
ControlNet v1.1.232
ControlNet preprocessor location: D:\sdnext\automatic\extensions-builtin\sd-webui-controlnet\annotator\downloads
15:45:08-271984 INFO     ControlNet v1.1.232
ControlNet v1.1.232
Image Browser: ImageReward is not installed, cannot be used.
Image Browser: Creating database
Image Browser: Database created
15:45:08-497758 ERROR    Module load:
                         D:\sdnext\automatic\extensions-builtin\stable-diffusion-webui-rembg\scripts\api.py: ImportError
Module load: D:\sdnext\automatic\extensions-builtin\stable-diffusion-webui-rembg\scripts\api.py: ImportError
╭───────────────────────────────────────── Traceback (most recent call last) ──────────────────────────────────────────╮
│ D:\sdnext\automatic\modules\script_loading.py:13 in load_module                                                      │
│                                                                                                                      │
│   12 │   try:                                                                                                        │
│ ❱ 13 │   │   module_spec.loader.exec_module(module)                                                                  │
│   14 │   except Exception as e:                                                                                      │
│ in exec_module:883                                                                                                   │
│                                                                                                                      │
│                                               ... 7 frames hidden ...                                                │
│                                                                                                                      │
│ D:\sdnext\automatic\venv\lib\site-packages\numba\__init__.py:55 in <module>                                          │
│                                                                                                                      │
│    54                                                                                                                │
│ ❱  55 _ensure_critical_deps()                                                                                        │
│    56 # END DO NOT MOVE                                                                                              │
│                                                                                                                      │
│ D:\sdnext\automatic\venv\lib\site-packages\numba\__init__.py:42 in _ensure_critical_deps                             │
│                                                                                                                      │
│    41 │   elif numpy_version > (1, 24):                                                                              │
│ ❱  42 │   │   raise ImportError("Numba needs NumPy 1.24 or less")                                                    │
│    43 │   try:                                                                                                       │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
ImportError: Numba needs NumPy 1.24 or less
15:45:08-546905 ERROR    Module load:
                         D:\sdnext\automatic\extensions-builtin\stable-diffusion-webui-rembg\scripts\postprocessing_remb
                         g.py: ImportError
Module load: D:\sdnext\automatic\extensions-builtin\stable-diffusion-webui-rembg\scripts\postprocessing_rembg.py: ImportError
╭───────────────────────────────────────── Traceback (most recent call last) ──────────────────────────────────────────╮
│ D:\sdnext\automatic\modules\script_loading.py:13 in load_module                                                      │
│                                                                                                                      │
│   12 │   try:                                                                                                        │
│ ❱ 13 │   │   module_spec.loader.exec_module(module)                                                                  │
│   14 │   except Exception as e:                                                                                      │
│ in exec_module:883                                                                                                   │
│                                                                                                                      │
│                                               ... 7 frames hidden ...                                                │
│                                                                                                                      │
│ D:\sdnext\automatic\venv\lib\site-packages\numba\__init__.py:55 in <module>                                          │
│                                                                                                                      │
│    54                                                                                                                │
│ ❱  55 _ensure_critical_deps()                                                                                        │
│    56 # END DO NOT MOVE                                                                                              │
│                                                                                                                      │
│ D:\sdnext\automatic\venv\lib\site-packages\numba\__init__.py:42 in _ensure_critical_deps                             │
│                                                                                                                      │
│    41 │   elif numpy_version > (1, 24):                                                                              │
│ ❱  42 │   │   raise ImportError("Numba needs NumPy 1.24 or less")                                                    │
│    43 │   try:                                                                                                       │
╰──────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────────╯
ImportError: Numba needs NumPy 1.24 or less
15:45:08-867572 INFO     Loading UI theme: name=black-orange style=Auto
Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
15:45:11-480274 INFO     Local URL: http://127.0.0.1:7860/
15:45:11-482798 INFO     Initializing middleware
15:45:11-602837 INFO     [AgentScheduler] Task queue is empty
15:45:11-606823 INFO     [AgentScheduler] Registering APIs
15:45:11-709704 INFO     Model metadata saved: D:\sdnext\automatic\metadata.json 1
Loading weights: D:\sdnext\automatic\models\Stable-diffusion\v1-5-pruned-emaonly.safetensors ━━━━━━━━━ 0.0/4.3   -:--:--
                                                                                                       GB
15:45:12-501405 WARNING  Torch FP16 test failed: Forcing FP32 operations: "LayerNormKernelImpl" not implemented for
                         'Half'
15:45:12-503413 INFO     Torch override dtype: no-half set
15:45:12-504408 INFO     Torch override VAE dtype: no-half set
15:45:12-505409 INFO     Setting Torch parameters: dtype=torch.float32 vae=torch.float32 unet=torch.float32
LatentDiffusion: Running in eps-prediction mode
DiffusionWrapper has 859.52 M params.
Downloading (…)olve/main/vocab.json: 100%|██████████████████████████████████████████| 961k/961k [00:00<00:00, 1.61MB/s]
Downloading (…)olve/main/merges.txt: 100%|██████████████████████████████████████████| 525k/525k [00:00<00:00, 1.16MB/s]
Downloading (…)cial_tokens_map.json: 100%|████████████████████████████████████████████████████| 389/389 [00:00<?, ?B/s]
Downloading (…)okenizer_config.json: 100%|████████████████████████████████████████████████████| 905/905 [00:00<?, ?B/s]
Downloading (…)lve/main/config.json: 100%|████████████████████████████████████████████████| 4.52k/4.52k [00:00<?, ?B/s]
Calculating model hash: D:\sdnext\automatic\models\Stable-diffusion\v1-5-pruned-emaonly.safetensors ━━━━━━ 4.3/4… 0:00:…
                                                                                                           GB
15:45:20-045323 INFO     Applying Doggettx cross attention optimization
15:45:20-051844 INFO     Embeddings: loaded=0 skipped=0
15:45:20-057917 INFO     Model loaded in 8.1s (load=0.2s config=0.4s create=3.5s hash=3.2s apply=0.8s)
15:45:20-301777 INFO     Model load finished: {'ram': {'used': 8.55, 'total': 31.3}} cached=0
15:45:20-859838 INFO     Startup time: 452.0s (torch=4.3s gradio=2.4s libraries=5.5s models=424.0s codeformer=0.2s
                         scripts=3.3s onchange=0.2s ui-txt2img=0.1s ui-img2img=0.1s ui-settings=0.4s ui-extensions=1.7s
                         ui-defaults=0.1s launch=0.2s app-started=0.2s checkpoint=9.2s)

エラーがでていたので中断して、もう1回起動してみたらさっき出てたエラーっぽいのはないが止まった。

PS D:\sdnext\automatic> .\webui.bat
Using VENV: D:\sdnext\automatic\venv
20:46:25-099403 INFO     Starting SD.Next
20:46:25-107728 INFO     Python 3.10.11 on Windows
20:46:25-168108 INFO     Version: 6466d3cb Mon Jul 10 17:20:29 2023 -0400
20:46:25-610382 INFO     Latest published version: a844a83d9daa9987295932c0db391ec7be5f2d32 2023-07-11T08:00:45Z
20:46:25-634606 INFO     Using CPU-only Torch
20:46:28-219427 INFO     Torch 2.0.1+cpu
20:46:28-220614 INFO     Installing package: tensorflow==2.12.0
20:47:05-861641 INFO     Enabled extensions-builtin: ['a1111-sd-webui-lycoris', 'clip-interrogator-ext', 'LDSR', 'Lora',
                         'multidiffusion-upscaler-for-automatic1111', 'ScuNET', 'sd-dynamic-thresholding',
                         'sd-extension-system-info', 'sd-webui-agent-scheduler', 'sd-webui-controlnet',
                         'stable-diffusion-webui-images-browser', 'stable-diffusion-webui-rembg', 'SwinIR']
20:47:05-870117 INFO     Enabled extensions: []
20:47:05-872302 INFO     Verifying requirements
20:47:05-889503 INFO     Verifying packages
20:47:05-891503 INFO     Verifying repositories
20:47:11-387347 INFO     Verifying submodules
20:47:32-176175 INFO     Extensions enabled: ['a1111-sd-webui-lycoris', 'clip-interrogator-ext', 'LDSR', 'Lora',
                         'multidiffusion-upscaler-for-automatic1111', 'ScuNET', 'sd-dynamic-thresholding',
                         'sd-extension-system-info', 'sd-webui-agent-scheduler', 'sd-webui-controlnet',
                         'stable-diffusion-webui-images-browser', 'stable-diffusion-webui-rembg', 'SwinIR']
20:47:32-178176 INFO     Verifying packages
20:47:32-186325 INFO     Extension preload: 0.0s D:\sdnext\automatic\extensions-builtin
20:47:32-188648 INFO     Extension preload: 0.0s D:\sdnext\automatic\extensions
20:47:32-221762 INFO     Server arguments: []
20:47:40-417209 INFO     Pipeline: Backend.ORIGINAL
No module 'xformers'. Proceeding without it.
20:47:43-468816 INFO     Libraries loaded
20:47:43-469815 INFO     Using data path: D:\sdnext\automatic
20:47:43-473321 INFO     Available VAEs: D:\sdnext\automatic\models\VAE 0
20:47:43-488860 INFO     Available models: D:\sdnext\automatic\models\Stable-diffusion 1
20:47:46-821663 INFO     ControlNet v1.1.232
ControlNet v1.1.232
ControlNet preprocessor location: D:\sdnext\automatic\extensions-builtin\sd-webui-controlnet\annotator\downloads
20:47:47-027110 INFO     ControlNet v1.1.232
ControlNet v1.1.232
Image Browser: ImageReward is not installed, cannot be used.
20:48:25-145779 INFO     Loading UI theme: name=black-orange style=Auto
Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
20:48:27-450550 INFO     Local URL: http://127.0.0.1:7860/
20:48:27-451639 INFO     Initializing middleware
20:48:28-016312 INFO     [AgentScheduler] Task queue is empty
20:48:28-017325 INFO     [AgentScheduler] Registering APIs
20:48:28-133032 WARNING  Selected checkpoint not found: model.ckpt
Loading weights: D:\sdnext\automatic\models\Stable-diffusion\v1-5-pruned-emaonly.safetensors ━━━━━━━━━ 0.0/4.3   -:--:--
                                                                                                       GB
20:48:29-090045 WARNING  Torch FP16 test failed: Forcing FP32 operations: "LayerNormKernelImpl" not implemented for
                         'Half'
20:48:29-091161 INFO     Torch override dtype: no-half set
20:48:29-092186 INFO     Torch override VAE dtype: no-half set
20:48:29-093785 INFO     Setting Torch parameters: dtype=torch.float32 vae=torch.float32 unet=torch.float32
LatentDiffusion: Running in eps-prediction mode
DiffusionWrapper has 859.52 M params.
20:48:30-662359 INFO     Applying Doggettx cross attention optimization
20:48:30-666359 INFO     Embeddings: loaded=0 skipped=0
20:48:30-679671 INFO     Model loaded in 2.2s (load=0.2s config=0.4s create=0.5s apply=1.0s)
20:48:31-105108 INFO     Model load finished: {'ram': {'used': 8.9, 'total': 31.3}} cached=0
20:48:31-879698 INFO     Startup time: 59.7s (torch=6.1s gradio=1.5s libraries=3.7s codeformer=0.1s scripts=41.4s
                         onchange=0.2s ui-txt2img=0.1s ui-img2img=0.1s ui-settings=0.1s ui-extensions=1.6s
                         ui-defaults=0.1s launch=0.2s app-started=0.7s checkpoint=3.7s)

起動メッセージを確認すると「Using CPU-only Torch」と出ている

3) DirectML版

素直にAMDへの対応手法が記載されているオリジナルのStable Diffusion web UI を使うことにして「Install and Run on AMD GPUs」の「Windows」にある手順を実行します。

PS D:\sdnext> git clone https://github.com/lshqqytiger/stable-diffusion-webui-directml
Cloning into 'stable-diffusion-webui-directml'...
remote: Enumerating objects: 23452, done.
remote: Counting objects: 100% (12/12), done.
remote: Compressing objects: 100% (11/11), done.
remote: Total 23452 (delta 3), reused 6 (delta 1), pack-reused 23440
Receiving objects: 100% (23452/23452), 31.11 MiB | 8.63 MiB/s, done.
Resolving deltas: 100% (16326/16326), done.
PS D:\sdnext> cd .\stable-diffusion-webui-directml\
PS D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml> git submodule init
PS D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml> git submodule update
PS D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml>

そして実行

PS D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml> .\webui-user.bat
Creating venv in directory D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml\venv using python "C:\Users\OSAKANATARO\AppData\Local\Programs\Python\Python310\python.exe"
venv "D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml\venv\Scripts\Python.exe"
fatal: No names found, cannot describe anything.
Python 3.10.11 (tags/v3.10.11:7d4cc5a, Apr  5 2023, 00:38:17) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)]
Version: ## 1.4.0
Commit hash: 265d626471eacd617321bdb51e50e4b87a7ca82e
Installing torch and torchvision
Collecting torch==2.0.0
  Downloading torch-2.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl (172.3 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 172.3/172.3 MB 7.9 MB/s eta 0:00:00
Collecting torchvision==0.15.1
  Downloading torchvision-0.15.1-cp310-cp310-win_amd64.whl (1.2 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 1.2/1.2 MB 10.8 MB/s eta 0:00:00
Collecting torch-directml
  Downloading torch_directml-0.2.0.dev230426-cp310-cp310-win_amd64.whl (8.2 MB)
     ━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━━ 8.2/8.2 MB 8.6 MB/s eta 0:00:00
Collecting filelock
  Using cached filelock-3.12.2-py3-none-any.whl (10 kB)
Collecting sympy
  Using cached sympy-1.12-py3-none-any.whl (5.7 MB)
Collecting typing-extensions
  Using cached typing_extensions-4.7.1-py3-none-any.whl (33 kB)
Collecting jinja2
  Using cached Jinja2-3.1.2-py3-none-any.whl (133 kB)
Collecting networkx
  Using cached networkx-3.1-py3-none-any.whl (2.1 MB)
Collecting numpy
  Using cached numpy-1.25.1-cp310-cp310-win_amd64.whl (15.0 MB)
Collecting requests
  Using cached requests-2.31.0-py3-none-any.whl (62 kB)
Collecting pillow!=8.3.*,>=5.3.0
  Using cached Pillow-10.0.0-cp310-cp310-win_amd64.whl (2.5 MB)
Collecting MarkupSafe>=2.0
  Using cached MarkupSafe-2.1.3-cp310-cp310-win_amd64.whl (17 kB)
Collecting certifi>=2017.4.17
  Using cached certifi-2023.5.7-py3-none-any.whl (156 kB)
Collecting charset-normalizer<4,>=2
  Using cached charset_normalizer-3.2.0-cp310-cp310-win_amd64.whl (96 kB)
Collecting idna<4,>=2.5
  Using cached idna-3.4-py3-none-any.whl (61 kB)
Collecting urllib3<3,>=1.21.1
  Using cached urllib3-2.0.3-py3-none-any.whl (123 kB)
Collecting mpmath>=0.19
  Using cached mpmath-1.3.0-py3-none-any.whl (536 kB)
Installing collected packages: mpmath, urllib3, typing-extensions, sympy, pillow, numpy, networkx, MarkupSafe, idna, filelock, charset-normalizer, certifi, requests, jinja2, torch, torchvision, torch-directml
Successfully installed MarkupSafe-2.1.3 certifi-2023.5.7 charset-normalizer-3.2.0 filelock-3.12.2 idna-3.4 jinja2-3.1.2 mpmath-1.3.0 networkx-3.1 numpy-1.25.1 pillow-10.0.0 requests-2.31.0 sympy-1.12 torch-2.0.0 torch-directml-0.2.0.dev230426 torchvision-0.15.1 typing-extensions-4.7.1 urllib3-2.0.3
[notice] A new release of pip is available: 23.0.1 -> 23.1.2
[notice] To update, run: D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml\venv\Scripts\python.exe -m pip install --upgrade pip
Installing gfpgan
Installing clip
Installing open_clip
Cloning Stable Diffusion into D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml\repositories\stable-diffusion-stability-ai...
Cloning K-diffusion into D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml\repositories\k-diffusion...
Cloning CodeFormer into D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml\repositories\CodeFormer...
Cloning BLIP into D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml\repositories\BLIP...
Installing requirements for CodeFormer
Installing requirements
Launching Web UI with arguments:
No module 'xformers'. Proceeding without it.
Warning: caught exception 'Torch not compiled with CUDA enabled', memory monitor disabled
Downloading: "https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors" to D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml\models\Stable-diffusion\v1-5-pruned-emaonly.safetensors
100%|█████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 3.97G/3.97G [07:45<00:00, 9.15MB/s]
Calculating sha256 for D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml\models\Stable-diffusion\v1-5-pruned-emaonly.safetensors: preload_extensions_git_metadata for 7 extensions took 0.00s
Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
Startup time: 479.1s (import torch: 3.3s, import gradio: 2.0s, import ldm: 0.8s, other imports: 4.2s, setup codeformer: 0.3s, list SD models: 466.4s, load scripts: 1.4s, create ui: 0.5s, gradio launch: 0.1s).
6ce0161689b3853acaa03779ec93eafe75a02f4ced659bee03f50797806fa2fa
Loading weights [6ce0161689] from D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml\models\Stable-diffusion\v1-5-pruned-emaonly.safetensors
Creating model from config: D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml\configs\v1-inference.yaml
LatentDiffusion: Running in eps-prediction mode
DiffusionWrapper has 859.52 M params.
Applying attention optimization: InvokeAI... done.
Textual inversion embeddings loaded(0):
Model loaded in 8.4s (calculate hash: 4.1s, load weights from disk: 0.2s, create model: 0.5s, apply weights to model: 0.8s, apply half(): 0.8s, move model to device: 1.4s, calculate empty prompt: 0.6s).

標準状態で起動させて生成を行っていると途中でクラッシュした

もう1回生成させたらブルースクリーンで止まった。

webui-user.bat をコピーして、 COMMANDLINE_ARGSのある行を「set COMMANDLINE_ARGS=–opt-sub-quad-attention –lowvram –disable-nan-check」に変えることで生成に成功した。

ちゃんとGPUで計算して生成に成功しました。

PS D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml> .\webui-user2.bat
venv "D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml\venv\Scripts\Python.exe"
fatal: No names found, cannot describe anything.
Python 3.10.11 (tags/v3.10.11:7d4cc5a, Apr  5 2023, 00:38:17) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)]
Version: ## 1.4.0
Commit hash: 265d626471eacd617321bdb51e50e4b87a7ca82e
Installing requirements
Launching Web UI with arguments: --opt-sub-quad-attention --lowvram --disable-nan-check
No module 'xformers'. Proceeding without it.
Warning: caught exception 'Torch not compiled with CUDA enabled', memory monitor disabled
Loading weights [6ce0161689] from D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml\models\Stable-diffusion\v1-5-pruned-emaonly.safetensors
preload_extensions_git_metadata for 7 extensions took 0.00s
Creating model from config: D:\sdnext\stable-diffusion-webui-directml\configs\v1-inference.yaml
LatentDiffusion: Running in eps-prediction mode
Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
Startup time: 11.1s (import torch: 2.8s, import gradio: 1.3s, import ldm: 0.6s, other imports: 3.9s, setup codeformer: 0.1s, load scripts: 1.3s, create ui: 0.7s, gradio launch: 0.4s).
DiffusionWrapper has 859.52 M params.
Applying attention optimization: sub-quadratic... done.
Textual inversion embeddings loaded(0):
Model loaded in 14.4s (load weights from disk: 0.9s, create model: 0.6s, apply weights to model: 11.6s, apply half(): 0.8s, calculate empty prompt: 0.5s).
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [02:32<00:00,  7.64s/it]
Total progress: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [02:29<00:00,  7.48s/it]
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [02:30<00:00,  7.54s/it]
Total progress: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [02:28<00:00,  7.44s/it]
Total progress: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [02:28<00:00,  7.63s/it] 

4) 出力メッセージの精査

「No module ‘xformers’. Proceeding without it.」はnVidia GPUじゃないと動かないのでこれは正常動作。

5) 学習モデルを持ってくる

参考:Stable Diffusion v2モデル_H2-2023

拡張子safetensorsのファイルは models\Stable-diffusion に配置した。

6) ControlNet追加

ControlNetを web uiに組み込める形にした ControlNet for Stable Diffusion WebUI

(SD.Nextだと組み込み済みだが、オリジナルの方は追加する)

Web GUIの「Extensions」の「Install from URL」に「https://github.com/Mikubill/sd-webui-controlnet.git」を入れて、手順を行う

Modelをhttps://huggingface.co/lllyasviel/ControlNet-v1-1/tree/main からダウンロードする、とあったのだが、既におかれていたので不要なのかなぁ?

とりあえず設定はしてみたけど、まだ使っていない。


追加:Ryzen 7 5800Hの場合

Ryzen 7 5800H環境でも同じように設定してみたのだが、こちらは何も生成しないうちにcontrolenetを組み込んでみたらエラーとなった。

PS C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml> .\webui-user-amd.bat
venv "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\venv\Scripts\Python.exe"
fatal: No names found, cannot describe anything.
Python 3.10.11 (tags/v3.10.11:7d4cc5a, Apr  5 2023, 00:38:17) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)]
Version: ## 1.4.0
Commit hash: 265d626471eacd617321bdb51e50e4b87a7ca82e
Installing requirements
Launching Web UI with arguments: --opt-sub-quad-attention --lowvram --disable-nan-check --autolaunch
No module 'xformers'. Proceeding without it.
Warning: caught exception 'Torch not compiled with CUDA enabled', memory monitor disabled
reading checkpoint metadata: C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\models\Stable-diffusion\unlimitedReplicant_v10.safetensors: AssertionError
Traceback (most recent call last):
  File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\sd_models.py", line 62, in __init__
    self.metadata = read_metadata_from_safetensors(filename)
  File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\sd_models.py", line 236, in read_metadata_from_safetensors
    assert metadata_len > 2 and json_start in (b'{"', b"{'"), f"{filename} is not a safetensors file"
AssertionError: C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\models\Stable-diffusion\unlimitedReplicant_v10.safetensors is not a safetensors file
2023-07-12 13:46:53,471 - ControlNet - INFO - ControlNet v1.1.232
ControlNet preprocessor location: C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\extensions\sd-webui-controlnet\annotator\downloads
2023-07-12 13:46:53,548 - ControlNet - INFO - ControlNet v1.1.232
Loading weights [c348e5681e] from C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\models\Stable-diffusion\muaccamix_v15.safetensors
preload_extensions_git_metadata for 8 extensions took 0.13s
Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
Startup time: 7.2s (import torch: 2.2s, import gradio: 1.0s, import ldm: 0.5s, other imports: 1.2s, load scripts: 1.3s, create ui: 0.4s, gradio launch: 0.5s).
Creating model from config: C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\repositories\stable-diffusion-stability-ai\configs\stable-diffusion\v2-inference-v.yaml
LatentDiffusion: Running in v-prediction mode
DiffusionWrapper has 865.91 M params.
Applying attention optimization: sub-quadratic... done.
Textual inversion embeddings loaded(0):
Model loaded in 7.1s (load weights from disk: 0.7s, find config: 2.4s, create model: 0.2s, apply weights to model: 1.9s, apply half(): 1.0s, move model to device: 0.3s, calculate empty prompt: 0.4s).
Loading weights [e3b0c44298] from C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\models\Stable-diffusion\unlimitedReplicant_v10.safetensors
changing setting sd_model_checkpoint to unlimitedReplicant_v10.safetensors [e3b0c44298]: SafetensorError
Traceback (most recent call last):
  File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\shared.py", line 610, in set
    self.data_labels[key].onchange()
  File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\call_queue.py", line 13, in f
    res = func(*args, **kwargs)
  File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\webui.py", line 226, in <lambda>
    shared.opts.onchange("sd_model_checkpoint", wrap_queued_call(lambda: modules.sd_models.reload_model_weights()), call=False)
  File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\sd_models.py", line 568, in reload_model_weights
    state_dict = get_checkpoint_state_dict(checkpoint_info, timer)
  File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\sd_models.py", line 277, in get_checkpoint_state_dict
    res = read_state_dict(checkpoint_info.filename)
  File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\sd_models.py", line 256, in read_state_dict
    pl_sd = safetensors.torch.load_file(checkpoint_file, device=device)
  File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\venv\lib\site-packages\safetensors\torch.py", line 259, in load_file
    with safe_open(filename, framework="pt", device=device) as f:
safetensors_rust.SafetensorError: Error while deserializing header: HeaderTooSmall
*** Error completing request
*** Arguments: ('task(d0d406cu3531u31)', 'miku\n', '', [], 20, 0, False, False, 1, 1, 7, -1.0, -1.0, 0, 0, 0, False, 512, 512, False, 0.7, 2, 'Latent', 0, 0, 0, 0, '', '', [], 0, <scripts.controlnet_ui.controlnet_ui_group.UiControlNetUnit object at 0x000001FAA7416110>, False, False, 'positive', 'comma', 0, False, False, '', 1, '', [], 0, '', [], 0, '', [], True, False, False, False, 0, None, None, False, 50) {}
    Traceback (most recent call last):
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\call_queue.py", line 55, in f
        res = list(func(*args, **kwargs))
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\call_queue.py", line 35, in f
        res = func(*args, **kwargs)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\txt2img.py", line 94, in txt2img
        processed = processing.process_images(p)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 623, in process_images
        res = process_images_inner(p)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\extensions\sd-webui-controlnet\scripts\batch_hijack.py", line 42, in processing_process_images_hijack
        return getattr(processing, '__controlnet_original_process_images_inner')(p, *args, **kwargs)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 732, in process_images_inner
        p.setup_conds()
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 1129, in setup_conds
        super().setup_conds()
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 346, in setup_conds
        self.uc = self.get_conds_with_caching(prompt_parser.get_learned_conditioning, self.negative_prompts, self.steps * self.step_multiplier, [self.cached_uc], self.extra_network_data)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 338, in get_conds_with_caching
        cache[1] = function(shared.sd_model, required_prompts, steps)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\prompt_parser.py", line 143, in get_learned_conditioning
        conds = model.get_learned_conditioning(texts)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\repositories\stable-diffusion-stability-ai\ldm\models\diffusion\ddpm.py", line 665, in get_learned_conditioning
        c = self.cond_stage_model.encode(c)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\repositories\stable-diffusion-stability-ai\ldm\modules\encoders\modules.py", line 236, in encode
        return self(text)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl
        return forward_call(*args, **kwargs)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\repositories\stable-diffusion-stability-ai\ldm\modules\encoders\modules.py", line 213, in forward
        z = self.encode_with_transformer(tokens.to(self.device))
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\venv\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 239, in _lazy_init
        raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled")
    AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
---
*** Error completing request
*** Arguments: ('task(rw9uda96ly6wovo)', 'miku\n', '', [], 20, 0, False, False, 1, 1, 7, -1.0, -1.0, 0, 0, 0, False, 512, 512, False, 0.7, 2, 'Latent', 0, 0, 0, 0, '', '', [], 0, <scripts.controlnet_ui.controlnet_ui_group.UiControlNetUnit object at 0x000001FA000A6620>, False, False, 'positive', 'comma', 0, False, False, '', 1, '', [], 0, '', [], 0, '', [], True, False, False, False, 0, None, None, False, 50) {}
    Traceback (most recent call last):
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\call_queue.py", line 55, in f
        res = list(func(*args, **kwargs))
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\call_queue.py", line 35, in f
        res = func(*args, **kwargs)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\txt2img.py", line 94, in txt2img
        processed = processing.process_images(p)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 623, in process_images
        res = process_images_inner(p)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\extensions\sd-webui-controlnet\scripts\batch_hijack.py", line 42, in processing_process_images_hijack
        return getattr(processing, '__controlnet_original_process_images_inner')(p, *args, **kwargs)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 732, in process_images_inner
        p.setup_conds()
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 1129, in setup_conds
        super().setup_conds()
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 346, in setup_conds
        self.uc = self.get_conds_with_caching(prompt_parser.get_learned_conditioning, self.negative_prompts, self.steps * self.step_multiplier, [self.cached_uc], self.extra_network_data)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 338, in get_conds_with_caching
        cache[1] = function(shared.sd_model, required_prompts, steps)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\prompt_parser.py", line 143, in get_learned_conditioning
        conds = model.get_learned_conditioning(texts)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\repositories\stable-diffusion-stability-ai\ldm\models\diffusion\ddpm.py", line 665, in get_learned_conditioning
        c = self.cond_stage_model.encode(c)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\repositories\stable-diffusion-stability-ai\ldm\modules\encoders\modules.py", line 236, in encode
        return self(text)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl
        return forward_call(*args, **kwargs)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\repositories\stable-diffusion-stability-ai\ldm\modules\encoders\modules.py", line 213, in forward
        z = self.encode_with_transformer(tokens.to(self.device))
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\venv\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 239, in _lazy_init
        raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled")
    AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
---
*** Error completing request
*** Arguments: ('task(qgndomumiw4zfai)', 'miku\n', '', [], 20, 0, False, False, 1, 1, 7, -1.0, -1.0, 0, 0, 0, False, 512, 512, False, 0.7, 2, 'Latent', 0, 0, 0, 0, '', '', [], 0, <scripts.controlnet_ui.controlnet_ui_group.UiControlNetUnit object at 0x000001FAA6F229E0>, False, False, 'positive', 'comma', 0, False, False, '', 1, '', [], 0, '', [], 0, '', [], True, False, False, False, 0, None, None, False, 50) {}
    Traceback (most recent call last):
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\call_queue.py", line 55, in f
        res = list(func(*args, **kwargs))
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\call_queue.py", line 35, in f
        res = func(*args, **kwargs)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\txt2img.py", line 94, in txt2img
        processed = processing.process_images(p)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 623, in process_images
        res = process_images_inner(p)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\extensions\sd-webui-controlnet\scripts\batch_hijack.py", line 42, in processing_process_images_hijack
        return getattr(processing, '__controlnet_original_process_images_inner')(p, *args, **kwargs)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 732, in process_images_inner
        p.setup_conds()
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 1129, in setup_conds
        super().setup_conds()
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 346, in setup_conds
        self.uc = self.get_conds_with_caching(prompt_parser.get_learned_conditioning, self.negative_prompts, self.steps * self.step_multiplier, [self.cached_uc], self.extra_network_data)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 338, in get_conds_with_caching
        cache[1] = function(shared.sd_model, required_prompts, steps)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\prompt_parser.py", line 143, in get_learned_conditioning
        conds = model.get_learned_conditioning(texts)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\repositories\stable-diffusion-stability-ai\ldm\models\diffusion\ddpm.py", line 665, in get_learned_conditioning
        c = self.cond_stage_model.encode(c)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\repositories\stable-diffusion-stability-ai\ldm\modules\encoders\modules.py", line 236, in encode
        return self(text)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl
        return forward_call(*args, **kwargs)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\repositories\stable-diffusion-stability-ai\ldm\modules\encoders\modules.py", line 213, in forward
        z = self.encode_with_transformer(tokens.to(self.device))
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\venv\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 239, in _lazy_init
        raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled")
    AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
---
Restarting UI...
Closing server running on port: 7860
2023-07-12 13:54:32,359 - ControlNet - INFO - ControlNet v1.1.232
Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
Startup time: 0.6s (load scripts: 0.3s, create ui: 0.2s).
preload_extensions_git_metadata for 8 extensions took 0.15s
*** Error completing request
*** Arguments: ('task(jwkb7fcvkg7wpb4)', 'miku', '', [], 20, 0, False, False, 1, 1, 7, -1.0, -1.0, 0, 0, 0, False, 512, 512, False, 0.7, 2, 'Latent', 0, 0, 0, 0, '', '', [], 0, <scripts.controlnet_ui.controlnet_ui_group.UiControlNetUnit object at 0x000001FB1BC5F010>, False, False, 'positive', 'comma', 0, False, False, '', 1, '', [], 0, '', [], 0, '', [], True, False, False, False, 0, None, None, False, 50) {}
    Traceback (most recent call last):
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\call_queue.py", line 55, in f
        res = list(func(*args, **kwargs))
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\call_queue.py", line 35, in f
        res = func(*args, **kwargs)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\txt2img.py", line 94, in txt2img
        processed = processing.process_images(p)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 623, in process_images
        res = process_images_inner(p)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\extensions\sd-webui-controlnet\scripts\batch_hijack.py", line 42, in processing_process_images_hijack
        return getattr(processing, '__controlnet_original_process_images_inner')(p, *args, **kwargs)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 732, in process_images_inner
        p.setup_conds()
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 1129, in setup_conds
        super().setup_conds()
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 346, in setup_conds
        self.uc = self.get_conds_with_caching(prompt_parser.get_learned_conditioning, self.negative_prompts, self.steps * self.step_multiplier, [self.cached_uc], self.extra_network_data)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\processing.py", line 338, in get_conds_with_caching
        cache[1] = function(shared.sd_model, required_prompts, steps)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\modules\prompt_parser.py", line 143, in get_learned_conditioning
        conds = model.get_learned_conditioning(texts)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\repositories\stable-diffusion-stability-ai\ldm\models\diffusion\ddpm.py", line 665, in get_learned_conditioning
        c = self.cond_stage_model.encode(c)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\repositories\stable-diffusion-stability-ai\ldm\modules\encoders\modules.py", line 236, in encode
        return self(text)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\venv\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl
        return forward_call(*args, **kwargs)
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\repositories\stable-diffusion-stability-ai\ldm\modules\encoders\modules.py", line 213, in forward
        z = self.encode_with_transformer(tokens.to(self.device))
      File "C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\venv\lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py", line 239, in _lazy_init
        raise AssertionError("Torch not compiled with CUDA enabled")
    AssertionError: Torch not compiled with CUDA enabled
---
fatal: No names found, cannot describe anything.
Python 3.10.11 (tags/v3.10.11:7d4cc5a, Apr  5 2023, 00:38:17) [MSC v.1929 64 bit (AMD64)]
Version: ## 1.4.0
Commit hash: 265d626471eacd617321bdb51e50e4b87a7ca82e
Installing requirements
Launching Web UI with arguments: --opt-sub-quad-attention --lowvram --disable-nan-check --autolaunch
No module 'xformers'. Proceeding without it.
Warning: caught exception 'Torch not compiled with CUDA enabled', memory monitor disabled
Loading weights [c348e5681e] from C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\models\Stable-diffusion\muaccamix_v15.safetensors
preload_extensions_git_metadata for 8 extensions took 0.13s
Running on local URL:  http://127.0.0.1:7860
To create a public link, set `share=True` in `launch()`.
Startup time: 6.6s (import torch: 2.2s, import gradio: 1.0s, import ldm: 0.5s, other imports: 1.2s, load scripts: 1.0s, create ui: 0.5s, gradio launch: 0.2s).
Creating model from config: C:\stablediff\stable-diffusion-webui-directml\repositories\stable-diffusion-stability-ai\configs\stable-diffusion\v2-inference-v.yaml
LatentDiffusion: Running in v-prediction mode
DiffusionWrapper has 865.91 M params.
Applying attention optimization: sub-quadratic... done.
Textual inversion embeddings loaded(0):
Model loaded in 6.3s (load weights from disk: 0.7s, find config: 1.7s, create model: 0.6s, apply weights to model: 1.6s, apply half(): 1.0s, move model to device: 0.3s, calculate empty prompt: 0.4s).
100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [01:44<00:00,  5.23s/it]
Total progress: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [01:41<00:00,  5.06s/it]
Total progress: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [01:41<00:00,  5.08s/it]

もしかしていきなりcontrole netを有効にしたせいかな?と一度無効化したところ正常動作した。

1回正常動作を確認後、再びctonrole net有効にしたら今度は問題なく動作した・・・なぜ?

生成時間比較

Ryzen 5 5600GとRyzen 7 5800H比較のため、モデルUnlimited Replicantを使って「miku」とだけ指定して生成してみたところ

Ryzen 7 5800Hでの生成時間

Total progress: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [01:39<00:00,  5.03s/it]

Ryzen 5 5600Gでの生成時間

Total progress: 100%|██████████████████████████████████████████████████████████████████| 20/20 [02:22<00:00,  7.23s/it] 

NetApp 切り替え時 メモ書き


ボリューム言語切り替えは面倒

NetAppのボリューム言語をja_JP.PCKからutf8mb4に変えたいな、と思うとsnapmirrorでのボリューム以降ではなくて、rsyncやrobocopyなどを使ってコピーする必要がある。

例えば、robocopyでやるなら以下の様なバッチファイルを動かしてコピーする

@echo off
set TIME2=%TIME: =0%
set LOGDATE=%DATE:~0,4%%DATE:~5,2%%DATE:~8,2%-%TIME2:~0,2%%TIME2:~3,2%
robocopy \\netappfs\shares1  \\netappfsnew\shares1 /mir /copyall /R:0 /W:0 /LOG+:D:\LOGS\netappfs-shares1-%LOGDATE%.txt
robocopy \\netappfs\document \\netappfsnew\document /mir /copyall /R:0 /W:0 /LOG+:D:\LOGS\netappfs-document-%LOGDATE%.txt

D:\LOGS に実行ログを吐き出すが、バッチファイルの実行開始時間を元にしたファイル名となるので、ログ確認がしやすい

失敗した切り替え手順

IPアドレスが確保出来なかったということなので、旧NetAppのサービス用IP と 新NetAppの仮接続用IPしかない、ということなので

旧NetAppのネットワークケーブル抜いてから
新NetApp側のIPアドレスを切り替えてAD参加
旧NetApp側のIPアドレスを新NetAppについてた仮接続用IPに切り替え
旧NetAppのネットワークケーブルを接続して、AD参加

ということをやればいいかなーと以下の手順で実施した。

が・・・これだと旧NetAppがnetappfsとして参加していた情報の方が勝つらしく、12の段階で旧サーバがnetappfsだとしてAD上のアクセス情報を持っていこうとしているっぽく、問題が発生した。

このため新NetAppをもう1度Active Directoryに参加させるという対処を行う羽目になった。

  1. 旧NetAppが ADに netappfs で参加している
  2. 新NetAppが ADに netappfsnew で参加してデータ移行
    新::> vserver cifs create -vserver netappfs -cifs-server netappfsnew
  3. 切り替え日
  4. 旧NetAppのADをdown
     旧::> vserver cifs modify -vserver netappfs -state-admin down
  5. 新NetAppのADをdown
     新::> vserver cifs modify -vserver netappfs -state-admin down
  6. 旧NetAppのネットワークケーブルを外す
     (旧NetAppのIPアドレスは変更していない)
  7. 新NetAppでIPを引き継ぎ
    新::> network interface modify -vserver netappfs -lif ~ -address サービス用IP
  8. 新NetAppをnetappfsとしてAD参加
     新::> vserver cifs modify -vserver netappfs -cifs-server netappfs
  9. 新NetAppにクライアントからアクセスできるか確認
     問題ないことを確認
  10. ケーブルを外した状態で旧NetAppのIPを変更
    旧::> network interface modify -vserver netappfs -lif ~ -address 別IP1
  11. 旧NetAppのネットワークケーブルをつなぐ
  12. 旧NetAppをAD再参加
     旧::> vserver cifs modify -vserver netappfs -cifs-server netappfs-old
      → クライアントから新NetApp(netappfs)にアクセスできなくなる
       新NetAppで「vserver cifs check」コマンドを実行すると
       「down SecD Error: no server available」といったエラーが出ている
  13. 新NetAppのAD登録名を一時的に別のものに参加したあと、正式名で再参加
     新::> vserver cifs modify -vserver netappfs -state-admin down
     新::> vserver cifs modify -vserver netappfs -cifs-server netappfstmp
     新::> vserver cifs modify -vserver netappfs -state-admin down
     新::> vserver cifs modify -vserver netappfs -cifs-server netappfs
      → クライアントから新NetApp(netappfs)にアクセスできるようになる

同じではないが、OUがちゃんと変更されていない場合の再変更手順「Organizational Unit (OU) is not updated in ONTAP after Active Directory object move」を見ると「vserver cifs stop -vserver netappfs」で止めたあと、もう1回「vserver cifs modify -vserver netappfs -cifs-server netappfs -ou OU=NewOU」と実行する、という風になっていた

いつもの切り替え手順

いつもは旧NetAppのサービス用IP と 新NetAppの仮接続用IP、旧NetAppの仮接続用IPの3つを用意してもらって切り替えている

1. 旧NetAppが ADに netappfs で参加している
2. 新NetAppが ADに netappfsnew で参加してデータ移行
  新::> vserver cifs create -vserver netappfs -cifs-server netappfsnew
3. 切り替え日
4. 旧NetAppのADをdown
 旧::> vserver cifs modify  -vserver netappfs -state-admin down
5. ケーブルを外した状態で旧NetAppのIPを変更
  旧::> network interface modify -vserver netappfs -lif ~ -address 旧NetAppの仮接続用IP
6. 旧NetAppをAD再参加
 旧::> vserver cifs modify  -vserver netappfs -cifs-server netappfs-old
7. 新NetAppのADをdown
 新::> vserver cifs modify  -vserver netappfs -state-admin down
8. 新NetAppでIPを引き継ぎ
  新::> network interface modify -vserver netappfs -lif ~ -address サービス用IP
9. 新NetAppをnetappfsとしてAD参加
 新::> vserver cifs modify  -vserver netappfs -cifs-server netappfs
10. 新NetAppにクライアントからアクセスできるか確認
 問題ないことを確認

メモ

secd logにログが出ているらしい?

/mroot/etc/log/mlog/secd.log というパス? (Overview of ONTAP Logs)

SVMのマシンアカウントのパスワードを再設定する「vserver cifs domain password reset」を実行することで解消する?


2023/11/23追加

Windowsサーバ→NetAppのrobocopy実行時にいくつか問題がある

(1) audit/監査設定周り

Windowsサーバ上で監査設定をちゃんと使っている場合、NetApp ONTAP側で使える監査機能との差異によって監査設定が期待通りにコピーできずにrobocopyがエラーになる。

具体的には「/copyall」もしくは「/copy:DATSOU」ではエラーとなる

robocopy D:\share\ \\netapp\share\ /COPYALL /MIR /B /EFSRAW /R:1 /W:1 /NP
<略>
	          古い		   3.0 g	SW_DVD5_Windows_Svr_DC_EE_SE_Web_2008_R2_64Bit_Japanese_w_SP1_MLF_X17-22600.ISO
2023/11/01 xx:xx:xx エラー 31 (0x0000001F) NTFS セキュリティをコピー先ファイルにコピーしています D:\share\ISO\SW_DVD5_Windows_Svr_DC_EE_SE_Web_2008_R2_64Bit_Japanese_w_SP1_MLF_X17-22600.ISO
システムに接続されたデバイスが機能していません。
<略>
2023/11/01 xx:xx:xx エラー 32 (0x00000020) ファイルをコピーしています	F:\COMMON\document\testdocument.docx
プロセスはファイルにアクセスできません。別のプロセスが使用中です。
エラー: 再試行が制限回数を超えました。
<略>

(オマケ:Notepad++でrobocopyのログ確認する時は、「^(.+新しいディレクトリ).+\r\n」「^(.+新しいファイル).+\r」「^(.+更新済み).+\r\n」の3つを「」(置き換え文字列を何も指定しない)に置き換えると問題となっているファイルを探しやすい。英語の場合はNew Dir,Newer,New File,Modified)

How to move files to a NetApp CIFS server using Robocopy to retain Windows ACLs

Does robocopy need to use /copy:datso option if the source has Windows Mandatory Level permission? (対象がcloud volumes ONTAPと書いてあるが、一般のONTAPも対象)

Robocopy unable to set all ACLs on a file (The SACL includes a Mandatory Label which is not supported by ONTAP)

対象方法は「/copy:DATSO」でコピーする、とある

(2) 毎回modifyになるという事象

タイムスタンプまわりの挙動がWindowsサーバとONTAPとで違うらしく、それが差分と認識されることがあるようだ。

ただ、情報の更新だけが行われているようで、ファイルの実体コピーは行われていない模様


robocopyのログで出る「*EXTRA File」は、コピー先にしか存在しないファイル

代表的なrobocopyエラーコードと対処一覧

エラー 2 (0x00000002)→指定したフォルダが存在しない
エラー 5 (0x00000005)→アクセス権がない。robocopyに/Bオプションを付ける
エラー 31 (0x0000001F)→コピー先に元と同じNTFSセキュリティ設定が行えない(OS制約などの可能性)
エラー 32 (0x00000020)→ファイルがアプリケーションからロックされているのでアプリを閉じる
エラー 64 (0x00000040)→指定した共有にアクセスできない
エラー 87 (0x00000057)→指定した共有にアクセスするためのユーザ名/パスワード指定が誤っている
エラー 112(0x00000070)→コピー先容量が足らない

参考:SEの道標【robocopy】のログの見方、エラーコード一覧〜不一致、EXTRAS〜
robocopyのエラーコードはWin32のエラーコードそのままなので上記以外については 「Win32 Error Codes」を参照

Active Directoryサーバのセキュリティ強化アップデート(CVE-2022-38023)に伴うONTAPファイルサーバへの影響についてのメモ


WindowsのActive Directoryサーバに対してセキュリティ攻撃ができることが判明したため、Active Directoryサーバに対してセキュリティ強化がWindows Update経由で2022年11月に配布されている。

このときのアップデートで対応されたのは下記の3点

KB5021131: CVE-2022-37966 に関連する Kerberos プロトコルの変更を管理する方法
KB5020805: CVE-2022-37967 に関連する Kerberos プロトコルの変更を管理する方法
KB5021130: CVE-2022-38023 に関連する Netlogon プロトコルの変更を管理する方法

CVE-2022-37966とCVE-2022-38023はどちらも暗号化方式として脆弱なRC4-HMACを使用するのをやめてAESに変更する、というものとなっている。

このため、Kerberos/NTLMv2のどちらを使っていてもRC4-HMACを使用している場合は、このWindows Update適用後に問題が発生する、ということになる。

Windows サーバで構成されているActive Directoryサーバ側での対応については以下にまとめられている

CVE-2022-37966 への対応とその影響について
CVE-2022-37967 への対応とその影響について
CVE-2022-38023 への対応とその影響について

いろいろ書いてあるが、Windowsサーバのレジストリ設定をすることで、強制適用を延期できるけど、最終的にはアクセスできなくなるよ、ということになっている。

で・・・どういう場合に問題が発生するのか?というところが問題となる。

問題が発生するもの

・Active Directoryサーバに対してRC4-HMAC暗号化を使ってKerberos認証を行う場合
・Active Directoryサーバに対してRPC署名を使ってNTLMv2認証を行う場合
・Active Directoryサーバに対してRPCシールとRC4-HMAC暗号化を使ってNTLMv2認証を行う場合

2023/07/24追記: sambaによるActive Direcotryサーバで NTLMv2認証を使う場合(詳細は一番下で解説)

問題が起こらないもの

・Active Directoryサーバに対してAES暗号化を使ってKerberos認証を行う場合
・Active Directoryサーバに対してRPCシールとAES暗号化を使ってNTLMv2認証を行う場合
 (NTLM/Netlogon Secure Channel は同じ意味)

(他にも大丈夫な場合はあると思います)

具体的な環境

2023年5月時点で適切にWindows Updateが実施されているWindows 7 / Windows Server 2012以降のマシンで、Active Directoryに参加している場合はKerberos/AESなので問題ない

Windowsであってもworkgroupとして認証を行う場合はNTLMv2となる場合があるので注意が必要

Linuxからcifs-utilsを使ってCIFS領域をマウントする場合、標準設定ではNTLMv2を使用するため注意が必要

LinuxをActive Directoryに参加させる場合、注意が必要
 Microsoft の 2022 年 11 月の更新により Active Directory の統合が中断される
 Red Hat Enterprise Linux and Microsoft security update of November 2022

ファイルサーバでの問題発生例

Active Directoryに参加しているファイルサーバでは以下のような形で認証が行われる模様

・[クライアント]→Kerberos認証→[ファイルサーバ]→Kerberos認証→[Active Directory]
・[クライアント]→NTLMv2認証→[ファイルサーバ]→NTLMv2認証→[Active Directory]

クライアントからどちらの形式でアクセスをしてくるかで、ファイルサーバ側からActive Directoryへの問いあわせ手法も変わる、ということになる。

このため、ファイルサーバの仕様で問題が発生することとなるため各社がお知らせを出している

・sambaでの問題 RC4/HMAC-MD5 NetLogon Secure Channel is weak and should be avoided Samba 4.15.13/4.16.8/4.17.4以降で対応
・NetAppでの問題 SU530: [Impact Critical] NTLM authentication fails due to enforcement of Netlogon RPC sealing (Microsoft CVE-2022-38023) ONTAP 9.7以降の2023年4月中旬以降提供バージョンで対応
・RedHat/samba CVE-2022-38023
・DELL PowerScale/iSilon PowerScale: Isilon: Netlogon RPC Elevation of Privilege Vulnerability (CVE-2022-38023) OneFS 9.5.0以降で対応
・DELL Unity Dell Unity: Is Unity affected by CVE-2022-38023? (User Correctable) Unity OE 5.1.0以降で対応

・Synology Synology-SA-22:24 Samba AD DC 2023/05/11時点では未提供だが対象リストを見ると通常のファイルサーバ用途では対応不要?
 QNAP,バッファローなども特にお知らせは無し

2023/07/24追記

・バッファロー TeraStation/LinkStation CVE-2022-38023の脆弱性対応によるTeraStation/LinkStationへの影響について
WindowsOSじゃないLinuxベースのやつは影響を受けるようです

・QNAP QTSシリーズ Vulnerabilities in Samba CVE-2022-37966 | CVE-2022-37967 | CVE-2022-38023 | CVE-2022-45141
FreeBSDベースのQESシリーズは影響なし、ですが、それ以外の通常QNAPは影響あり、と

NetApp ONTAPでの対応

対応が必要であるかの調査

NetApp ONTAPでは、ファイルサーバ=>Active Directoryの通信をRC4-HMACで行ってたということで修正がONTAP OSの修正がリリースされています。

2023年4月後半以降にリリースされたONTAP 9.7以降のパッチリリースのみが今回の問題に対応しています。

詳細については富士通が見える状態でリリースを置いてくれています

ETERNUS AX/HXシリーズ, ETERNUS NR1000シリーズにおける WindowsのNetlogon脆弱性対応(CVE-2022-38023)による影響(CIFS接続不可)について

いろいろ書いてありますが、とりあえず、今使ってるNetAppファイルサーバにNTLMv2を使ってアクセスしてきてるユーザがいるのかを確認しましょう

「vserver cifs session show -fields auth-mechanism,protocol-version,windows-user,address」を実行して、auth-mechanismに「NTLMv2」がいる場合は対処が必須です。

netapp9101::> vserver cifs session show -fields auth-mechanism,protocol-version,windows-user,address
node          vserver session-id           connection-id address       auth-mechanism windows-user  protocol-version
------------- ------- -------------------- ------------- ------------- -------------- ------------- ----------------
netapp9101-01 svm0    14421088956793749524 535041285     172.17.44.173 Kerberos       VM2\testuser1 SMB2_1
netapp9101-01 svm0    14421088956793749539 535041298     172.17.44.174 NTLMv2         VM2\testuser1 SMB3
2 entries were displayed.
netapp9101::>

このテスト環境では、172.17.44.173はWindows 7 SP1クライアント、172.17.44.174はRHEL 7.6からCIFSマウントしている環境でした。

このRHEL7.6は「mount -t cifs //svm0.adosakana.local/testutf /mnt2 -o user=testuser1@adosakana.local,password=パスワード,vers=3.0」と実行してマウントしているもので、sec=オプションを付けていない場合はNTLMv2を使用しているようでした。

この「vserver cifs session show -fields auth-mechanism,protocol-version,windows-user,address」はCIFS接続が継続している間は表示される、というものになっているため、数分間アクセスを行わないとリストから消えます。

このため、NTLMv2でアクセスしているかどうかが分からない機械がある場合は、アクセス操作を行ってみた直後にコマンドを実行してみる必要があります。

必要な対応

ONTAP OSのバージョンアップが必要な場合はアップデートを行います。

2023/05/11時点ではCVE-2022-38023に対応するアップデートとして以下が提供されています。

 ONTAP 9.7P22 (End of Limited Support 2025/07/31)
 ONTAP 9.8P18 (End of Limited Support 2025/12/31)
 ONTAP 9.9.1P15 (End of Limited Support 2026/06/30)
 ONTAP 9.10.1P12(End of Limited Support 2027/01/31)
 ONTAP 9.11.1P8 (End of Limited Support 2027/07/31)
 ONTAP 9.12.1P2 (End of Limited Support 2028/02/28)

FAS2520/2552/2554,FAS8020/8040/8060/8080 は ONTAP 9.9.1 までサポート
FAS2620/2650 は ONTAP 9.11.1 までサポート
FAS2720/2750などの現行機種は 制限なし

アップデート先は、同じONTAP OSバージョン内の最新にするか、ハードウェアがサポートされている範囲の新しいバージョンにするかはご自由に

ONTAP OS 9.6などのアップデート提供がバージョンを使用している場合は、ONTAP 9.7以降にアップデートする必要があります。

古いONTAPを新しいONTAPにアップデートする場合、状態によっては複数回のアップデートが必要となります

詳細は「どのバージョンの ONTAP にアップグレードできますか。」を参照してください

例えばONTAP 9.11.1へアップデートする場合、下記のような手順となります。

  ONTAP 9.4→(9.5+9.7)→9.9.1→9.11.1
  ONTAP 9.5→(9.7+9.9.1)→9.11.1
  ONTAP 9.6→9.8→9.11.1
  ONTAP 9.7→(9.8+9.11.1)

(9.5+9.7)というのはONTAP 9.5とONTAP 9.7のアップデートファイルを読み込ませてONTAP 9.7のアップデートとして実行すると、内部的に自動的にONTAP 9.5の適用を行ったあとに9.7適用を行ってくれる、ということをします。

どんな感じでアップデートするか、というのは「この記事」から持ってきた下記画面を参照してください。

1)「イメージの追加」からアップデートするファイルを2つ登録する

2) 新しいバージョンを選択して「更新」

3) まずは古いバージョンの方の適用が開始される

4) 続いて新しいバージョンの方が適用される

5) 終了


NetAppでの調査/対応に関するメモ

NetAppでサポートする認証方式の変更

Set the SMB server minimum authentication security level

「vserver cifs security show -fields lm-compatibility-level」で現在設定されている認証方式を確認

netapp9101::> vserver cifs security show -fields lm-compatibility-level
vserver lm-compatibility-level
------- ----------------------
Cluster -
Snapmirror-WAN
        -
netapp9101
        -
netapp9101-01
        -
svm0    lm-ntlm-ntlmv2-krb
svm2    lm-ntlm-ntlmv2-krb
svm3    lm-ntlm-ntlmv2-krb
7 entries were displayed.
netapp9101::>

値の意味は下記

ValueDescription
lm-ntlm-ntlmv2-krb (default)The storage virtual machine (SVM) accepts LM, NTLM, NTLMv2, and Kerberos authentication security.
ntlm-ntlmv2-krbThe SVM accepts NTLM, NTLMv2, and Kerberos authentication security. The SVM denies LM authentication.
ntlmv2-krbThe SVM accepts NTLMv2 and Kerberos authentication security. The SVM denies LM and NTLM authentication.
krbThe SVM accepts Kerberos authentication security only. The SVM denies LM, NTLM, and NTLMv2 authentication.

標準ではLM, NTLM, NTLMv2, Kerberosに対応している、ということになっている。

NetApp側で強制的にLM,NTLM,NTLMv2クライアントを排除する、という場合は「krb」に変更する

Kerberos接続時のAES暗号化を有効化

Enable or disable AES encryption for Kerberos-based communication

「vserver cifs security show -fields is-aes-encryption-enabled」を実行して確認。ONTAP 9.12.1以降は「true」が標準値となる。

netapp9101::> vserver cifs security show -fields is-aes-encryption-enabled
vserver is-aes-encryption-enabled
------- -------------------------
Cluster -
Snapmirror-WAN
        -
netapp9101
        -
netapp9101-01
        -
svm0    false
svm2    false
svm3    false
7 entries were displayed.
netapp9101::>

なお設定を変更する場合は、ドメイン認証を求められるので注意

netapp9101::> vserver cifs security modify -vserver svm0 -is-aes-encryption-enabled true
Info: In order to enable CIFS AES encryption, the password for the CIFS server
      machine account must be reset. Enter the username and password for the
      CIFS domain "ADOSAKANA.LOCAL".
Enter your user ID: administrator
Enter your password:
netapp9101::> vserver cifs security show -fields is-aes-encryption-enabled
vserver is-aes-encryption-enabled
------- -------------------------
Cluster -
Snapmirror-WAN
        -
netapp9101
        -
netapp9101-01
        -
svm0    true
svm2    false
svm3    false
7 entries were displayed.
netapp9101::>

なお、AES暗号化に関連する設定は is-aes-encryption-enabled 以外に aes-enabled-for-netlogon-channel という設定もある。こちらの詳細については「CVE-2022-38023適用後 NetAppがActive Directoryに参加できない」参照


2023/07/24追記

sambaによるActive Direcotryサーバで NTLMv2認証を使う場合のトラブル

sambaの商業サポートを行っているOSStechに2023/07/21付けのお知らせとして「Windows Updateに伴うSambaの認証の問題を解消するアップデートです。」が掲載されています。

曰く、セキュアチャネルが壊れ、下記3種類の問題が発生するとのこと。

・Sambaのみを使用したActive Directoryサーバ環境におけるNTLM認証が失敗
・リモートデスクトップの認証が失敗
・Sambaのみを使用したNTドメイン環境でNTドメインのログオンが失敗

バグとしては恐らく「BUG 15418: Secure channel faulty since Windows 10/11 update 07/2023」となる

てっきりActive Directoryサーバを運用しているWindows Serverのみ気を使っていればいいのかと思ったら、クライアント側にも影響があったとは・・・


2023/11/14追記

ONTAP 9.10.1より前のONTAPで、CVE-2022-38023適用したActive Directoryドメイン(sambaドメイン含む)に参加できない、という事象が発生した。

詳細は「CVE-2022-38023適用後 NetAppがActive Directoryに参加できない」に書いたが、Active DIrectoryサーバとONTAP間のkerberos通信の暗号化をRC4 MD5ではなくて、AESを使うようにしなければならないので、NetAppのcifsオプションにあるis-aes-encription-enabledとaes-enabled-for-netlogon-channelを有効にする必要がある、というものだった。

Win10 2.5インチSATA起動ディスクをNVMe起動ディスクに移行した


元々は、Intel CPUのNEC Mate でインストールしたWindows 8.1 ProのシステムディスクがWindows 10 Proになったあと、AMD Athlon 220GEのmicroATXマザーパソコンに移動して使用していた。

Beelink SER5 Proに移行するにあたり、引き続きこのシステムディスクが利用できないかを実験した。

さすがに元の起動ディスクをそのまま実験するのは怖かったので、別のディスクにコピーしてから実施した。

1) 元環境をClonezillaで起動してシステムディスクをコピー

USBメモリにClonezillaを書き込んで「device-device」でシステムディスクを別の2.5インチSSDにコピーした。

(最初はdevice-imageでNASにバックアップしようとしてたのだが、何故か途中で失敗することが多発したのでdevice-deviceに変更した)

以降の作業はコピーしたSSDで実施した。

2) 元環境でMBR変換

Windows 10のインストールUSBを用意して、リカバリモードのコマンドプロンプトを開く

「mbr2gpt /convert /disk:0 /allowfullos」を実行

最後が「failed」と出ていたが、追加対処が必要という意味

普通に再起動して、Windows10を起動

管理者権限でコマンドプロンプトを開いて「reagentc /disable」「reagentc /enable」を実行してシャットダウン

BIOS設定を変更してUEFI onlyで起動する設定に変更して、起動してくることを確認

参考にしたページ:ライフボードBLOG「MBR OSをGPT OSに変更する方法(Windows10 64bit)
(The BASIC/ざべ で知った会社、まだあったんだ、と思ったなど)

3) 元環境でchkdsk実行

clonezillaでファイルシステムの問題が出ることがあったので、「chkdsk /f /b」を実行して再起動

再起動時にちょっと長めのファイルシステムチェックが行われるので、終わるまで待つ

4) 新環境をClonezillaで起動してシステムディスクをコピー

まず、ClonezillaのUSBメディアで起動したあと、元環境の2.5インチSSDをUSBケースに入れて接続

「device-device」で2.5インチSSDからnvme SSDへのコピーを実施

5) 新環境を内蔵NVMeのみで起動

USBメディアを取り外して、コピーしたNVME SSDのみで起動。

起動後、足らないデバイスドライバがあれば追加

6) 作業終了