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常见 ComfyUI 问题、解决方案和如何有效报告错误
# 低显存模式(将模型分成多个部分) python main.py --lowvram # 当 --lowvram 不够用时的更低显存模式 python main.py --novram # CPU 模式(非常慢但适用于任何硬件) python main.py --cpu
# 禁用预览(节省显存和处理) python main.py --preview-method none # 将模型保持在显存中(更快但使用更多显存) python main.py --highvram # 强制 FP16 精度(更快,使用更少显存) python main.py --force-fp16 # 使用优化的注意力机制 python main.py --use-pytorch-cross-attention python main.py --use-flash-attention # 异步权重卸载 python main.py --async-offload
# 为操作系统保留特定显存量(以 GB 为单位) python main.py --reserve-vram 2 # 禁用智能内存管理 python main.py --disable-smart-memory # 使用不同的缓存策略 python main.py --cache-none # 更少的内存使用 python main.py --cache-lru 10 # 缓存 10 个结果
# 检查 Python 版本(需要 3.9+,推荐 3.12) python --version # 使用虚拟环境(推荐) python -m venv comfyui_env source comfyui_env/bin/activate # Linux/Mac comfyui_env\Scripts\activate # Windows
# 首先更新 pip python -m pip install --upgrade pip # 安装依赖项 pip install -r requirements.txt # 对于 NVIDIA GPU(CUDA 12.8) pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 # 对于 AMD GPU(仅限 Linux - ROCm 6.3) pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.3
# 对于带有 NVIDIA 包的虚拟环境 export LD_LIBRARY_PATH=$VIRTUAL_ENV/lib/python3.12/site-packages/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH # 对于 conda 环境 export LD_LIBRARY_PATH=$CONDA_PREFIX/lib/python3.12/site-packages/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH # 或自动查找您的 Python site-packages PYTHON_PATH=$(python -c "import site; print(site.getsitepackages()[0])") export LD_LIBRARY_PATH=$PYTHON_PATH/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH # 您可能还需要其他 NVIDIA 库 export LD_LIBRARY_PATH=$PYTHON_PATH/nvidia/cuda_runtime/lib:$LD_LIBRARY_PATH export LD_LIBRARY_PATH=$PYTHON_PATH/nvidia/cublas/lib:$LD_LIBRARY_PATH
# 检查已安装的 NVIDIA 包 python -c "import site; import os; nvidia_path=os.path.join(site.getsitepackages()[0], 'nvidia'); print('NVIDIA libs:', [d for d in os.listdir(nvidia_path) if os.path.isdir(os.path.join(nvidia_path, d))] if os.path.exists(nvidia_path) else 'Not found')" # 查找 PyTorch 需要的缺失库 python -c "import torch; print(torch.__file__)" ldd $(python -c "import torch; print(torch.__file__.replace('__init__.py', 'lib/libtorch_cuda.so'))")
# 对于虚拟环境,添加到激活脚本 echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$VIRTUAL_ENV/lib/python*/site-packages/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH' >> $VIRTUAL_ENV/bin/activate # 对于 conda 环境 conda env config vars set LD_LIBRARY_PATH=$CONDA_PREFIX/lib/python*/site-packages/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH # 对于全局 bashrc(根据需要调整 Python 版本) echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$(python -c "import site; print(site.getsitepackages()[0])")/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc
# 检查当前库缓存 ldconfig -p | grep cuda ldconfig -p | grep nccl # 如果缺失,添加库路径(需要 root 权限) sudo echo "/usr/local/cuda/lib64" > /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf sudo ldconfig
# 详细库加载以查看缺失的内容 LD_DEBUG=libs python main.py 2>&1 | grep "looking for" # 检查 PyTorch CUDA 可用性 python -c "import torch; print('CUDA available:', torch.cuda.is_available()); print('CUDA version:', torch.version.cuda)"
# 检查 CUDA 安装 nvidia-smi # 验证 PyTorch CUDA 支持 python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())" # 重新安装带 CUDA 的 PyTorch pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121
# 安装 ROCm 版本的 PyTorch pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm5.7
# 检查 MPS 可用性 python -c "import torch; print(torch.backends.mps.is_available())" # 如果 MPS 导致问题,强制使用 CPU python main.py --force-fp16 --cpu
系统信息
python --version
python -c "import torch; print(torch.__version__)"
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