Ubuntu 上安装 ComfyUI（NVIDIA GPU / Conda / CUDA 12.1）

这份教程适用于：

• Ubuntu

• NVIDIA 显卡

• 使用 Conda 管理环境

• 使用 PyTorch CUDA 12.1

• 从源码启动 ComfyUI

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一、准备条件

开始前请确认：

• 已安装 Anaconda 或 Miniconda

• 电脑已正确安装 NVIDIA 驱动

• 终端里执行 nvidia-smi 能看到显卡信息

• 系统可以正常访问 GitHub

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二、安装步骤

1. 创建 Python 3.11 的 Conda 环境

先创建一个专门给 ComfyUI 使用的环境：

conda create -n comfyenv python=3.11 -y
conda activate comfyenv

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2. 安装 MKL 兼容版本

为了避免部分 PyTorch 环境出现库冲突，先安装一个兼容版本的 MKL：

conda install -c conda-forge "mkl=2024.0.0" -y

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3. 安装 PyTorch（CUDA 12.1 版本）

安装带 CUDA 12.1 支持的 PyTorch、torchvision 和 torchaudio：

pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

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4. 克隆 ComfyUI 项目

从 GitHub 下载 ComfyUI 源码：

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI

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5. 安装 ComfyUI 依赖

进入项目目录后，安装依赖包：

pip install -r requirements.txt

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6. 启动 ComfyUI

执行下面命令启动：

python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188

启动成功后，终端通常会显示本地访问地址，例如：

http://127.0.0.1:8188

然后在浏览器中打开这个地址即可使用 ComfyUI。

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三、安装完成后的检查

可以先验证 PyTorch 是否正确识别 GPU：

python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.version.cuda); print(torch.cuda.is_available())"

正常情况下应看到类似输出：

2.5.1+cu121
12.1
True

这表示：

• PyTorch 安装成功

• CUDA 12.1 版本正确

• GPU 可用

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四、完整命令汇总

下面是一套可直接执行的完整命令：

conda create -n comfyenv python=3.11 -y
conda activate comfyenv
conda install -c conda-forge "mkl=2024.0.0" -y
pip install torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt
python main.py

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五、常见问题

1. torch.cuda.is_available() 显示 False

说明当前 PyTorch 没有正确使用 GPU。常见原因有：

• 安装成了 CPU 版 PyTorch

• NVIDIA 驱动异常

• CUDA 对应版本不匹配

建议先检查：

nvidia-smi

如果能正常看到显卡，再检查 PyTorch：

python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.version.cuda); print(torch.cuda.is_available())"

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2. 启动时报 iJIT_NotifyEvent 错误

这类问题通常和 PyTorch 运行库、MKL 版本冲突有关。

本教程中通过：

conda install -c conda-forge "mkl=2024.0.0" -y

以及使用干净的 Python 3.11 环境，通常可以解决。

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3. 端口被占用

如果默认端口 8188 被占用，可以kill掉这个占用的进程：

kill -9 $(lsof -t -i:8188)

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4. 自定义节点导致启动失败

如果安装过自定义节点，可能会引起冲突。可以先禁用所有自定义节点测试：

python main.py --disable-all-custom-nodes

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六、总结

推荐安装流程如下：

1. 创建干净的 Python 3.11 环境

2. 安装 mkl=2024.0.0

3. 安装 torch 2.5.1 + cu121

4. 克隆 ComfyUI

5. 安装 requirements

6. 启动 python main.py

这样配置后，通常可以稳定在 Ubuntu + NVIDIA GPU 环境下运行 ComfyUI。