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一个构建（Build）会打包你的自定义节点、私有自定义节点、LoRA 和其他模型以及 Python 依赖关系，使你的工作流能够在 Comfy Cloud 上运行。你在 Comfy Cloud 编辑器中启动构建，在开发者平台上创建并部署它，然后在编辑器中让工作流在其上运行。 部署构建还会为你提供仅服务于你的工作流的 GPU 工作节点，即使 Comfy Cloud 已经支持这些工作流中的每一个节点。
如果要在 Comfy Cloud 已支持的节点上使用你自己的 LoRA 或其他模型，你不需要构建。只需将模型上传到你的模型库即可。参见添加你自己的 LoRA 或模型。

前提条件

在创建构建之前，请确保你具备以下条件：
  • 在 Comfy Cloud 上保存的工作流
  • 有效的订阅或大于零的 Comfy 积分余额
创建或保留构建不产生任何费用。部署会在 GPU 为其开启时消耗 GPU 时间。只要部署存在，即使它已停止或没有开启 GPU，也会产生存储费用。部署对话框会在你确认之前显示预估费用。若要停止付费，请删除该部署。参见停止或删除你的部署。

从工作流创建 Build

如果你的工作流使用了 Comfy Cloud 不支持的自定义节点，打开该工作流时 Comfy Cloud 会显示一个对话框。对话框会列出缺失的自定义节点包（自定义节点的分组）和模型，例如 LoRA。要运行该工作流，请用它们创建一个 Build。当你选择已保存的工作流时，开发者平台会找到它的自定义节点和模型，并为你选中它们。
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打开开发者平台

在对话框中，点击 在平台上创建。开发者平台会在新标签页中打开，并停留在 部署 页面。Comfy Cloud 针对包含其不支持的自定义节点的工作流所显示的对话框，在 Read the docs 链接上方列出缺失节点，并包含使用你的 agent 构建按钮和在平台上创建按钮运行按钮旁打开的运行菜单，其中已勾选 Comfy Cloud，显示消息“此工作区还没有任何部署”，下方是创建自定义部署
如需不通过对话框创建 Build，请点击 运行 左侧的云端菜单。默认情况下，它被设为 Comfy Cloud。
  • 如果你的工作区还没有任何部署，选择 创建自定义部署，然后点击 在平台上创建。
  • 如果已有部署，选择 管理部署。
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开始一个新的 Build

在 部署 页面，点击 新建 Build。如果你还没有任何 Build，请改为点击 从零开始。
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选择你的工作流

  1. 点击 从 Comfy Cloud 选择。
  2. 选择你的工作流，然后点击 添加 1 个工作流。
你也可以把工作流的 .json 文件，或用它生成的 .png 图像拖到拖放区域。开发者平台新建 Build 页面的第一步，包含拖放区域、从 Comfy Cloud 选择按钮、带对勾的已选工作流名称、建议的默认配置列表，以及自定义 Build 和使用默认配置构建按钮当工作流的名称带对勾出现在拖放区域下方，且 建议的默认配置 列表显示该 Build 的 自定义节点 时，这一步即成功。
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使用建议的默认配置构建

点击 使用默认配置构建…。此时会打开 选择构建目标 对话框。如果 使用默认配置构建… 不可用，按钮下方会有一行文字说明原因。当它显示 请先在各步骤中添加缺失的模型和自定义节点。 时，请添加缺失的内容：
  1. 点击 自定义 Build。
  2. 点击 下一步，直到某个步骤列出缺失的自定义节点或模型。
  3. 对每一项点击 使用建议 或 上传。
要更改 Build 包含的内容，请改为点击 自定义 Build 并逐步完成各个步骤。有两个步骤决定 Build 包含什么：
  • 构建需要哪些自定义节点？：选择自定义节点。
  • 构建中打包哪些模型？：选择该 Build 包含哪些模型。Build 未包含的模型会在作业首次使用它时下载。

发布 Build

发布会把你的 Build 变成一个带编号的版本，例如 v1，你可以现在部署，也可以以后再部署。发布是免费的。
  1. 在 选择构建目标 对话框中，保持选中 Serverless 构建。它是在 Comfy Cloud 上运行的目标。
  2. 点击 发布。
你的 Build 页面会打开并显示新版本。Serverless 构建 一行会显示构建进度。构建通常需要 10 到 15 分钟，你可以离开页面稍后再回来。构建完成后，Serverless 构建 一行会显示 部署 按钮。 要稍后回到该版本：
  1. 在 开发者平台侧边栏 中，点击 部署。
  2. 在 Builds 区域，点击你的 Build。
  3. 在 版本 下，点击最新版本。
有些自定义节点会构建失败。出现这种情况时，你的 Build 页面上的 Serverless 构建 一行会显示 构建失败。
  1. 在该行打开 日志，查看失败的原因。
  2. 点击 编辑 Build，修改该 Build，例如移除构建失败的那个自定义节点。
  3. 重新发布该 Build。
该行的 使用你的 agent 调试 按钮会打开一段描述该失败的提示词。把它复制给编码 agent，即可修复该 Build。

部署并运行你的工作流

部署就是你的构建在 Comfy Cloud GPU 上运行。先部署构建，然后把 Comfy Cloud 编辑器切换到该部署来运行你的工作流。
  1. 在 Serverless build 行上，点击 Deploy。此时会打开 Deploy v1 of 你的构建名称 对话框。
  2. 选择一个 GPU。每个 GPU 都会显示其 VRAM（GPU 内存）和每小时价格。
  3. 如果对话框显示 Ready for the Cloud editor，请保持选中状态。该选项默认开启。
  4. 其他设置保持默认值。当 Always-warm workers 为 0 时，部署会在没有任务进入时关闭其 GPU。默认情况下，Keep worker up after a job 会在最后一个任务结束后让 GPU 继续运行 3 分钟，这段空闲时间会按 GPU 费率计费。
  5. 查看 Estimated cost 面板。它会显示每小时的 GPU 时间和每月的模型存储费用。
  6. 点击 Create deployment。随后会打开该部署的页面。等待部署名称下方的状态显示为 Ready。
  7. 在 Comfy Cloud 编辑器中，点击 Run 左侧的云端菜单。在 Run on 下，选择你的部署。编辑器会重新加载，你的标签页会保持打开。 Run 按钮旁展开的 Run on 菜单，所选部署旁带有勾选标记
  8. 打开你的工作流，然后点击 Run。部署启动 GPU 期间，你的第一个任务可能需要等待。
只要你不选择其他部署，这个浏览器就会一直在该部署上运行你的工作流。要切回，请在同一菜单中选择 Comfy Cloud。如果某个工作流有未保存的更改，会打开 Save your workflows before switching? 对话框。点击 Save and switch 或 Switch without saving。

添加自己的 LoRA 或模型

模型库存储你的工作区上传的模型。你上传的模型可在 Comfy Cloud 和你的部署上运行。 在上传模型之前，请确保满足以下要求：
  • 有效的 Pro、Creator、Team 或企业版套餐：你的工作区需要拥有其中一种套餐才能上传模型。
  • 不超过 2 GB 的 .safetensors 文件：请将更大的基础模型（例如 SDXL 或 Flux）放入构建中。
某些在模型库中的模型可用之前创建的部署无法加载这些模型。要使用模型库中的模型，请创建新的部署。在较旧的部署上，任务可能会失败并显示 Library model "<file name>" is unavailable on this deployment. Retry the job. If it still fails, contact support with the job ID.

上传模型

你可以在 Comfy Cloud 编辑器或开发者平台上上传。请根据你当前使用的环境选择对应标签页。
  1. 在运行左侧的云菜单中，确保在运行于下选择了 Comfy Cloud。在部署上，模型库没有导入按钮。
  2. 在左侧边栏中，点击模型库，然后点击导入。
  3. 点击选择文件，或将 .safetensors 文件拖入对话框。
  4. 在**这是什么类型的模型？**下，如果是 LoRA，请保留 LoRA，或选择与该文件匹配的类型。
  5. 点击上传。当对话框显示 模型已成功导入。 时，点击完成。 “导入模型”对话框，已选择 my_style_lora_9e2417.safetensors（97.37 MB），“这是什么类型的模型？”设置为 LoRA，还有“返回”和“上传”按钮
如需改为从 Civitai 或 Hugging Face 链接导入模型：
  1. 在导入对话框中，在粘贴链接到此中粘贴模型的链接。
  2. 点击继续。
  3. 在**这是什么类型的模型？**下，选择模型类型。
  4. 点击导入。
以其他格式（例如 .ckpt）进行的链接导入会导入到模型库，但不会在部署上运行。

在工作流中使用模型

模型上传后，你可以在 Comfy Cloud 或你的部署上使用它。
  1. 在运行左侧的云菜单中，选择运行位置：Comfy Cloud 或你的部署。
  2. 添加一个 Load LoRA (Model and CLIP) 节点，或打开包含该节点的工作流。
  3. 在该节点的 lora_name 列表中，选择你的文件。
  4. 点击运行。
包含 Load Checkpoint 和 Load LoRA (Model and CLIP) 节点的工作流，lora_name 中已选择上传的 LoRA，队列面板顶部一行显示 Downloading my_style_lora_9e2417.safetensors 0 B of 97.37 MB
在部署上，首次运行会下载模型，队列中该任务所在行会显示 Downloading <file name>。同一张正在运行的 GPU 上的后续任务会跳过下载。部署稍后启动的 GPU 会再次下载模型。要跳过下载，请将模型添加到构建中。
请遵循以下规则，以便任务能找到你的模型：
  • 选择匹配的类型。 加载器节点只列出其类型的模型。Load LoRA (Model and CLIP) 节点会列出作为 LoRA 上传的模型。
  • 使用新的文件名。 如果你的构建中已有同名模型，则部署上的任务会使用构建中的文件，而不是你上传的文件。
  • 匹配基础模型。 LoRA 必须与你的工作流加载的基础模型匹配。
  • 使用 Comfy Cloud 支持的加载器节点。 如果该加载器节点来自 Comfy Cloud 不支持的自定义节点，请将模型添加到构建中。

更改或删除模型库中的模型

当在运行于下选择部署时，模型库只列出构建中的模型。要更改或删除你上传的模型，请先切换回 Comfy Cloud，然后在左侧边栏中点击模型库。 要更改模型类型：
  1. 将鼠标悬停在模型卡片上，然后点击模型信息。
  2. 选择新的模型类型。
删除模型会将其从模型库中永久移除。仍在使用该文件的任务会在加载器节点上失败，并显示 Value not in list 错误。
要删除模型：
  1. 将鼠标悬停在模型卡片上，点击更多，然后点击删除。
  2. 在删除此模型？中，点击删除。

停止或删除部署

部署在删除之前会一直产生存储费用，即使已停止也是如此。停止部署可将其保留以备后用，同时不运行任务。删除部署即可停止付费。 打开部署页面：
  1. 在开发者平台侧边栏中，点击 部署。
  2. 在部署区域中，点击部署的名称。
部署页面中的部署区域，每个部署的名称位于最左侧列，其状态位于“状态”列 停止部署：
  1. 点击 停止。
  2. 在 停止部署 对话框中，点击 停止。
状态会显示为 正在停止，然后变为 已停止。 再次运行部署：
  • 点击 启动。
删除会永久移除部署及其历史记录。你的 Build 及其版本会保留，因此之后可以再次部署。
删除部署：
  1. 在已停止的部署上，点击 删除。对于正在运行的部署，打开 更多操作 菜单，然后选择 删除。
  2. 在 删除部署 对话框中，点击 删除。
下次在此浏览器中打开编辑器时，编辑器会在 Comfy Cloud 上运行你的工作流。

后续步骤

在 API 请求中使用库模型

从终端上传模型，并在每次请求中通过 lora_name 选择该模型。

Comfy API 快速入门

从你自己的代码中以自动扩缩容端点的方式调用你的部署。

用量与限制

了解 Comfy Cloud 积分与并发任务限制的工作方式。

工作流 API 格式

以 API 请求所发送的格式导出工作流。