ComfyUI 部署与性能调优

便携包（推荐）

下载 ComfyUI portable，解压双击 run_nvidia_gpu.bat。

手动

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
python -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124
pip install -r requirements.txt
python main.py

Docker

services:
  comfyui:
    build: .
    ports: ["8188:8188"]
    volumes:
      - ./models:/app/models
      - ./output:/app/output
    environment:
      - PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices: [{driver: nvidia, count: all, capabilities: [gpu]}]

显存模式

python main.py --lowvram      # 4-6GB，逐模型加载卸载
python main.py --medvram      # 6-8GB，半卸载，推荐多数用户
python main.py                 # 8GB+ 默认
python main.py --highvram     # 24GB+ 全常驻，最快

加速

python main.py --medvram --xformers --force-fp16
python main.py --use-sage-attention   # FLUX 专用，30-50% 加速

网络与安全

python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188
python main.py --enable-auth --auth-file auth.txt
python main.py --fast     # 纯 API 模式，无 UI

各阶段瓶颈：

watch -n 1 nvidia-smi        # 监控显存

import requests
SERVER = "http://127.0.0.1:8188"

def queue_prompt(workflow):
    resp = requests.post(f"{SERVER}/prompt",
        json={"prompt": workflow, "client_id": "my-client"})
    return resp.json()["prompt_id"]

RunPod / Vast.ai 选带 ComfyUI 的镜像，端口映射 8188。批量生图 4090(24GB) 性价比最高，FLUX 至少 24GB。

models/
├── checkpoints/     # 主模型 .safetensors
├── clip/
├── controlnet/
├── loras/
├── vae/
├── upscale_models/
└── unet/            # FLUX 拆分模型