3.2 ComfyUI install 教程-1

本小节主要介绍在ubuntu 环境下安装ComfyUI具体的方法

本系列文章主要介绍是 ubuntu的安装教程，如果是window 的安装教程的请出门左转查看本小节后续。

ubuntu服务器英伟达显卡cuda安装说明

首先需要注意的 ubuntu 的配置环境下，英伟达显卡驱动等需要全部安装好

这里传播一下，关于英伟达的cuda 的配置请查看之前相关的文档

Chronarkameureka.com

下载基础安装包

mkdir ~/sd-web cd ~/sd-web git clone 
https://github.jobcher.com/gh/https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git

ubuntu 服务器基础环境配置python

安装配置环境，具体可以使用pyenv 管理的配置环境，使用的python 3.10.6

关于如何设置的pyenv 以及环境配置的请看之前的相关的文档

https://seealso1884.blogspot.com/2023/10/ubuntupyenv.html

设置虚拟环境sdweb

pyenv virtualenv 3.10.6 sdweb
pyenv activate sdweb

配置虚拟环境依赖环境包

cd ~/sd-web/ComfyUI pip install -r requirements.txt -i 
https://pypi.douban.com/simple
 --trusted-host=
pypi.douban.com

或者直接 pip install -r requirements.txt

下载一系列的大模型

下载sd_xl_turbo模型，将模型文件拷贝到/ComfyUI/models/checkpoints目录下：

aria2c --console-log-level=error -c -x 16 -s 16 -k 1M 
https://huggingface.jobcher.com/https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-turbo/resolve/main/sd_xl_turbo_1.0_fp16.safetensors
 -d ~/sd-web/ComfyUI/models/checkpoints -o sd_xl_turbo_1.0_fp16.safetensors

---

具体的脚本解释如下：

在ubuntu 下终端下安装 aria2

sudo apt update
2sudo apt install aria2

到的/ComfyUI/models/checkpoints目录下：看下模型文件的是否存在

这个命令使用了aria2c，它是一个轻量级的多协议和多源命令行下载实用程序。命令的目的是从指定的URL下载一个文件，并且具有一些特定的下载选项。下面是对命令中各个部分的解释：

• aria2c: 这是调用aria2下载器的命令。

• -console-log-level=error: 这个选项设置控制台日志级别为error，这意味着只有错误信息会被输出到控制台。

• c: 这个选项启用了断点续传功能。如果下载过程中断，再次运行相同的命令会从上次中断的地方继续下载。

• x 16: 这个选项设置了最大连接数为16。aria2会尝试建立多达16个并行连接来加速下载。

• s 16: 这个选项设置了下载时的分段数为16。它会将文件分成16个部分来同时下载。

• k 1M: 这个选项设置了每个下载分段的最小大小为1MB。

• https://huggingface.jobcher.com/<https://huggingface.co/stabilityai/sdxl-turbo/resolve/main/sd_xl_turbo_1.0_fp16.safetensors:> 这是要下载的文件的URL。看起来像是一个通过某种代理服务访问Hugging Face存储库的URL。

注意：安装更新pytorch

我们使用安装脚本的进行安装

pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu121>

关于这个问题可以参考之前的博客的文章，英伟达的显卡的操作的先关的逻辑的关系，其中第一就是的CUDA 的安装的，安装完成之后的是cuDNN的安装，注意cuDNN 安装之后，cuDNN同样提供了多种安装方式。这里与CUDA一样选择deb方式。注意cuDNN的版本需要与CUDA版本匹配。如果你需要编译TensorFlow或者PyTorch，安装开发时库，否则安装运行时库即可。

所以一般来说的以上的cuda 的版本一般来说都是没有问题的，有问题的就是的PYtorch 的版本需要进行匹配。这里可以参考

https://seealso1884.blogspot.com/2023/11/stable-diffusionwav2lip.html

这里一般来说的可以直接使用的下面的脚本，针对cuda 11.8

# CUDA 11.8
pip install torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 --index-url <https://download.pytorch.org/whl/cu118>

以上是pytorch 的安装的先关的过程

运行之后发现仍然有问题：注意的是如果你的电脑之中只有一张的GPU 显卡的情况下的请使用的 “0”

启动项目

python main.py --listen --port 6006 --cuda-device 0

我这里的情况如下，那么基本上是ok 的。

实际运行过程之中相关的脚本

如果在运行之中出现问题，请停止先关的端口的进程的，并重新启动

sudo lsof -i :6006
sudo kill PID
python main.py --listen --port 6006 --cuda-device 0

附件：启动脚本的示例

(sdweb) 启动脚本示例.c

python虚拟环境示例 python 3.10.6

Package.py

Window 安装使用教程详细的安装过程可参考B站详细教程 【AI绘画】ComfyUI整合包发布！解压即用 一键启动 工作流版界面 ☆更新 ☆汉化 秋叶整合包】 https://www.bilibili.com/video/BV1Ew411776J/?share_source=copy_web&vd_source=b8d0b2c4c1a84965a2546f0efe2f5759

参考： ubuntu 安装相关的参考

https://blog.csdn.net/chengxuquan/article/details/136089175

https://www.jobcher.com/stable-diffusion-02/