ComfyUI 安装复现教程

安装日期：2026-08-18
结果：成功（GPU 识别、Web UI 与 REST 接口均可用）
ComfyUI 版本 ：0.33.0（GitHub master 当日快照）
安装位置 ：/root/autodl-tmp/ComfyUI
Python 环境 ：/root/autodl-tmp/conda-envs/comfyui

本文记录在当前 AutoDL 容器中实际跑通的步骤，以及失败路径与规避方式。按「已验证命令」一节即可复现。

1. 机器环境（实测）

项目	值
平台	AutoDL 容器，Ubuntu 22.04.5 LTS，`x86_64`
内核	`5.15.0-78-generic`
GPU	NVIDIA GeForce RTX 5090 D（Blackwell，compute capability `12.0`）
显存	32111 MiB（约 32 GB）
驱动	`595.71.05`（`nvidia-smi` 报 CUDA 13.2）
CUDA Toolkit	`12.8`（`nvcc` 12.8.93）
内存	约 754 GiB
系统盘 `/`	overlay 30 GB，剩余约 5.5 GB（不可作为安装盘）
数据盘 `/root/autodl-tmp`	150 GB，安装后剩余约 75 GB
预装软件	Miniconda3（`conda 24.4.0`）、Python 3.12.3、Git 2.34.1
预装 PyTorch	`torch==2.8.0+cu128`、`torchvision==0.23.0+cu128`（base 环境，已可在 5090 D 上启用 CUDA）

磁盘约束决定了：代码、venv、pip 缓存必须全部放在 /root/autodl-tmp ，不要写入 /root/miniconda3 或系统盘。

2. 安装后目录布局

text 复制代码

/root/autodl-tmp/
├── ComfyUI/                          # 源码 0.33.0，约 56 MB
├── conda-envs/comfyui/               # Python 3.12 venv，约 1.4 GB
├── .pip-cache/                       # pip 缓存
├── tmp/ComfyUI-master.tar.gz         # 源码归档（sha256 见下）
├── logs/                             # 启动日志
├── start_comfyui.sh                  # 启动脚本
└── ComfyUI-安装复现报告.md            # 本报告

源码归档：

URL：https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/archive/refs/heads/master.tar.gz
实际下载走镜像：https://ghfast.top/https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/archive/refs/heads/master.tar.gz
SHA256：6760d1c95b45da8a537666076c7db014770b661d1c51a033bbdaba06ff234ea1
大小：11815656 bytes

3. 已验证命令（可复现）

以下命令均在本机实测通过。

3.1 准备数据盘目录

bash 复制代码

mkdir -p /root/autodl-tmp/{conda-envs,tmp,.pip-cache,logs}
export PIP_CACHE_DIR=/root/autodl-tmp/.pip-cache
export TMPDIR=/root/autodl-tmp/tmp
export PIP_DEFAULT_TIMEOUT=120

3.2 获取 ComfyUI 源码

直连 git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.git 在本环境会长时间卡住（浅克隆约 6 分钟仍无对象）。改用 GitHub 加速镜像拉 tarball：

bash 复制代码

cd /root/autodl-tmp
wget -O tmp/ComfyUI-master.tar.gz --timeout=60 --tries=3 \
  "https://ghfast.top/https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI/archive/refs/heads/master.tar.gz"
tar -xzf tmp/ComfyUI-master.tar.gz
mv ComfyUI-master ComfyUI

本次下载约 7.7 秒（约 1.46 MB/s）。

可选校验：

bash 复制代码

sha256sum tmp/ComfyUI-master.tar.gz
# 6760d1c95b45da8a537666076c7db014770b661d1c51a033bbdaba06ff234ea1

3.3 创建 venv 并复用已验证的 CUDA PyTorch

官方文档要求独立虚拟环境。本机系统盘空间不足，且 base 环境已有可在 RTX 5090 D 上工作的 torch 2.8.0+cu128。因此：

用 python -m venv --system-site-packages 创建独立环境
不要用默认清华/阿里 PyPI 再装 torch，否则容易把 CUDA wheel 换成 CPU 版

bash 复制代码

/root/miniconda3/bin/python3.12 -m venv --system-site-packages /root/autodl-tmp/conda-envs/comfyui
PY=/root/autodl-tmp/conda-envs/comfyui/bin/python
PIP=/root/autodl-tmp/conda-envs/comfyui/bin/pip

$PY -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available(), torch.cuda.get_device_name(0))"
# 期望：2.8.0+cu128 True NVIDIA GeForce RTX 5090 D

conda create 在本机失败：清华 Anaconda 源 pkgs/free 返回 HTTP 404。故未使用 conda 环境，改用 venv。

3.4 安装 ComfyUI 依赖

从 requirements.txt 去掉 torch / torchvision / torchaudio，其余走国内 PyPI：

bash 复制代码

cd /root/autodl-tmp/ComfyUI
grep -v -E '^(torch|torchvision|torchaudio)([=<>]|$)' requirements.txt > /tmp/comfyui-req-notorch.txt
$PIP install -U pip
$PIP install -r /tmp/comfyui-req-notorch.txt

补齐 torchaudio（与现有 torch 对齐，走 PyTorch cu128 官方源）：

bash 复制代码

$PIP install torchaudio==2.8.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

本次 torchaudio-2.8.0+cu128 安装成功。

4. 关键软件版本（安装完成后）

组件	版本
ComfyUI	0.33.0
Python	3.12.3
torch	2.8.0+cu128
torchvision	0.23.0+cu128
torchaudio	2.8.0+cu128
comfyui-frontend-package	1.49.6
comfyui-workflow-templates	0.11.43
comfyui-embedded-docs	0.5.10
comfy-kitchen	0.2.31
comfy-aimdo	0.4.13
transformers	5.15.0
safetensors	0.8.0
kornia	0.8.3
torchsde	0.2.6
av	18.1.0

5. 验证记录

5.1 CI 快速启动

bash 复制代码

cd /root/autodl-tmp/ComfyUI
/root/autodl-tmp/conda-envs/comfyui/bin/python main.py \
  --quick-test-for-ci --disable-auto-launch --disable-api-nodes

退出码 0。日志要点：

Device: cuda:0 NVIDIA GeForce RTX 5090 D : cudaMallocAsync
Total VRAM 32111 MB
pytorch version: 2.8.0+cu128
ComfyUI version: 0.33.0
Set vram state to: NORMAL_VRAM

5.2 Web UI / API

bash 复制代码

cd /root/autodl-tmp/ComfyUI
/root/autodl-tmp/conda-envs/comfyui/bin/python main.py \
  --listen 127.0.0.1 --port 6006 \
  --disable-auto-launch --disable-api-nodes

约 7 秒后日志出现：

text 复制代码

Starting server
To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188

检查	结果
`GET http://127.0.0.1:8188/`	HTTP 200，HTML 标题为 `ComfyUI`
`GET /system_stats`	`comfyui_version=0.33.0`，设备 `cuda:0 NVIDIA GeForce RTX 5090 D`
`GET /object_info`	内置节点 605 个（含 `KSampler`、`CheckpointLoaderSimple`、`VAEDecode` 等）

本次验证后已停止测试进程。日常启动见下一节。

6. 日常启动

数据盘脚本：/root/autodl-tmp/start_comfyui.sh

bash 复制代码

# 本机 / AutoDL 自定义服务（默认监听 0.0.0.0:8188）
bash /root/autodl-tmp/start_comfyui.sh

# 指定端口
COMFYUI_PORT=6006 bash /root/autodl-tmp/start_comfyui.sh

等价命令：

bash 复制代码

/root/autodl-tmp/conda-envs/comfyui/bin/python /root/autodl-tmp/ComfyUI/main.py \
  --listen 0.0.0.0 --port 6006 --disable-auto-launch

AutoDL 控制台需把「自定义服务」映射到同一端口，浏览器访问实例提供的代理 URL。

模型文件放到：

text 复制代码

/root/autodl-tmp/ComfyUI/models/checkpoints
/root/autodl-tmp/ComfyUI/models/vae
/root/autodl-tmp/ComfyUI/models/loras
/root/autodl-tmp/ComfyUI/models/diffusion_models

本次安装未下载任何生成模型。官方说明：核心默认不主动下载；需要工作流时再自行放入权重。

7. 失败路径与规避（复现时请避开）

7.1 `git clone` 直连 GitHub 卡住

现象：git clone --depth 1 https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.git 进程停在 index-pack，目录只有空 .git。
处理：用 ghfast.top 拉 master.tar.gz（见 3.2）。codeload.github.com 可连通但约 20 KB/s，180 秒超时。

7.2 conda 创建环境失败

text 复制代码

UnavailableInvalidChannel: HTTP 404 NOT FOUND
for channel anaconda/pkgs/free
<https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/free>

处理：改用已有 Python 3.12 创建 venv，不要 conda create。

7.3 系统盘空间

/ 仅剩约 5.5 GB，而 /root/miniconda3 已占约 20 GB。venv、pip 缓存、源码全部放到 /root/autodl-tmp。

7.4 不要从清华/阿里默认源安装 torch

当前 pip 默认索引为清华或阿里 CPU/通用 PyPI 。对 requirements.txt 里未钉 CUDA 版本的 torch 直接 pip install -r requirements.txt，可能覆盖已有 cu128 轮子。必须先保证 CUDA torch，再装其余依赖。

8. 已知限制

优化 CUDA 算子警告

启动日志：
text 复制代码
```
WARNING: You need pytorch with cu130 or higher to use optimized CUDA operations.
If you are on nvidia 20 series and above it is required that you update your pytorch to cu130 or higher.
```
当前 2.8.0+cu128 可以正常启动并识别 5090 D ，但 ComfyUI 会禁用部分优化 CUDA / comfy_kitchen CUDA backend。官方文档现推荐：
bash 复制代码
```
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
```
本次为避免覆盖 base 环境里已验证的 cu128、以及 pytorch.org 大包下载耗时，未升级到 cu130 。若后续要开优化算子，应把新 torch 装进该 venv（venv 优先于 system-site-packages），不要改 base 环境。
无 git 工作副本

源码来自 tarball，没有 .git。更新需重新下归档，或之后用镜像补 git clone。
无生成模型

首次文生图/视频需要自行下载 checkpoint / diffusion model。
--system-site-packages

venv 能看到 base 的 torch 与部分科学计算包。优点是省空间、5090 立即可用；缺点是 base 里卸载/升级 torch 会影响 ComfyUI。

9. 占用与耗时（本次）

项目	数值
ComfyUI 源码	56 MB
venv（不含复用的 base torch）	1.4 GB
pip 缓存	640 MB
源码归档	12 MB
依赖安装	约 2 分钟（清华 PyPI）
`torchaudio`	约 8 秒
启动到 Web UI	约 7 秒

base 中的 CUDA PyTorch 及相关 NVIDIA 库仍位于 /root/miniconda3，未重复拷贝到数据盘。

10. 结论

在当前 AutoDL + Ubuntu 22.04 + RTX 5090 D 环境中，ComfyUI 0.33.0 安装成功：

GPU：cuda:0 NVIDIA GeForce RTX 5090 D
Web：http://127.0.0.1:8188 返回 200
API：/system_stats、/object_info（605 个节点）正常

复现要点：数据盘安装、镜像拉源码、venv 复用 torch 2.8.0+cu128、从 requirements 中排除 torch 后再装其余依赖。

ComfyUI 安装复现教程