一、说明本文记录在ubuntu 24.04服务器上通过 miniconda独立虚拟环境手动安装compyui的完整步骤。适合有 NVIDIA 显卡的 AI 生图 / 视频生成服务器二、显卡驱动安装一、comfyui实现漫剧工作流安装Ubuntu 22.04并安装Nvidia 驱动_ubuntu 26.04.1-CSDN博客文章浏览阅读232次点赞5次收藏5次。本文介绍了在Ubuntu系统下安装NVIDIA显卡驱动的完整流程。硬件配置为Intel Xeon E5645处理器和NVIDIA P104-100显卡。首先通过lshw命令确认显卡状态然后禁用开源驱动nouveau。接着使用ubuntu-drivers查找可用驱动版本选择推荐版本nvidia-driver-580进行安装。安装完成后重启系统并通过nvidia-smi命令验证驱动安装成功。整个过程涵盖了驱动安装前准备、驱动选择、安装及验证等关键步骤。_ubuntu 26.04.1https://blog.csdn.net/jiangkp/article/details/163304168?spm1001.2014.3001.5501三、安装系统依赖更新,每次安装系统都干干下面几条都忘记了为什么这么做sudo apt updatesudo apt upgrade -ysudo apt autoremoveComfyUI 是一个基于节点流程式的stable diffusion AI 绘图工具WebUI 你可以把它想象成集成了stable diffusion功能的substance designer 通过将stable diffusion的流程拆分成节点实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性四、安装Miniconda#下载wget -c https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh#安装bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh#初始化source ~/.bashrc#检验conda --version五、创建虚拟环境#添加清华镜像#清楚旧设置conda config --remove-key channels添加国内镜像通道按优先级顺序conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/#优化关键参数conda config --set show_channel_urls yesconda config --set channel_priority flexible#清除缓存并验证conda clean -iconda config --show channels#创建环境conda create -n comfyui python3.12#激活环境conda activate comfyui#升级python工具也可不进行python -m pip install -U pip wheel setuptools配置清华源pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple六、安装pytorch直接安装pip 版 PyTorch CUDA 12.6周末很快pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126测试python -c import torch; print(torch.__version__)python -c import torch; print(torch.version.cuda)python -c import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else CUDA is not available)七、下载 ComfyUIcd ~git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.githttps://gitee.com/lightmusiclxy1/ComfyUI.git不行用下面这个git clone https://gitee.com/lightmusiclxy1/ComfyUI.gitcd ~/ComfyUIpip install -r requirements.txt八、安装 ComfyUI Managercd ~/ComfyUIpip install -r manager_requirements.txt九、启动 ComfyUIcd ~/ComfyUIconda activate comfyuipython main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188 --enable-manager浏览器访问http://192.168.1.3:8188十、启动参数说明--listen 0.0.0.0允许局域网和外围访问--port 8188指定web端口--enable-manager启用ComfyUI Manager十一、其他命令conda remove --name comfyui --allconda env remove -n comfyuicd ~/ComfyUIconda activate comfyuiCUDA_VISIBLE_DEVICES0,1 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONFexpandable_segments:True python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188 --enable-manager --reserve-vram 1指定 GPU 设备CUDA_VISIBLE_DEVICES0,1表示程序将可见并使用系统中的第 0 号和第 1 号 GPU。在代码中PyTorch 会识别到这两个设备并将它们映射为cuda:0和cuda:1常用于多卡并行训练或推理 。优化显存分配PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONFexpandable_segments:True启用 PyTorch 的动态显存段扩展功能。该设置能有效减少显存碎片化允许内存段在需要时动态扩展从而提升显存利用率特别适用于变长输入或频繁内存分配的场景有助于避免CUDA out of memory错误十二、电脑配置终于出来了是电脑配置的问题以前的x58主板支持的所有cpu都不支持avx2所以换了主板又换了cpu现在cpu也很低端i3 4160 2核4线程够用配置了16g内存500g 固态硬盘看看我的配置主板 is8xm支持1150针芯片40元cpu要求不高自己看着办i3 4160 20元内存4根4g 100元ssd京造3系480g不好用在windows 下有时候很慢听说这盘有问题但是在ubuntu系统没感觉以前160现在399一般都有硬盘先用着电源500w以上45元然后就是两张p104显卡听说容易坏现在用了一张还有一张在路上主板支持两张显卡支持的方式时能用算力不能显示正和我意100元一张所以这样的一个系统402010045200405元不算固态硬盘
一、说明本文记录在ubuntu 24.04服务器上通过 miniconda独立虚拟环境手动安装compyui的完整步骤。适合有 NVIDIA 显卡的 AI 生图 / 视频生成服务器二、显卡驱动安装一、comfyui实现漫剧工作流安装Ubuntu 22.04并安装Nvidia 驱动_ubuntu 26.04.1-CSDN博客文章浏览阅读232次点赞5次收藏5次。本文介绍了在Ubuntu系统下安装NVIDIA显卡驱动的完整流程。硬件配置为Intel Xeon E5645处理器和NVIDIA P104-100显卡。首先通过lshw命令确认显卡状态然后禁用开源驱动nouveau。接着使用ubuntu-drivers查找可用驱动版本选择推荐版本nvidia-driver-580进行安装。安装完成后重启系统并通过nvidia-smi命令验证驱动安装成功。整个过程涵盖了驱动安装前准备、驱动选择、安装及验证等关键步骤。_ubuntu 26.04.1https://blog.csdn.net/jiangkp/article/details/163304168?spm1001.2014.3001.5501三、安装系统依赖更新,每次安装系统都干干下面几条都忘记了为什么这么做sudo apt updatesudo apt upgrade -ysudo apt autoremoveComfyUI 是一个基于节点流程式的stable diffusion AI 绘图工具WebUI 你可以把它想象成集成了stable diffusion功能的substance designer 通过将stable diffusion的流程拆分成节点实现了更加精准的工作流定制和完善的可复现性四、安装Miniconda#下载wget -c https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh#安装bash Miniconda3-latest-Linux-x86_64.sh#初始化source ~/.bashrc#检验conda --version五、创建虚拟环境#添加清华镜像#清楚旧设置conda config --remove-key channels添加国内镜像通道按优先级顺序conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/main/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/r/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/pkgs/msys2/conda config --add channels https://mirrors.tuna.tsinghua.edu.cn/anaconda/cloud/conda-forge/#优化关键参数conda config --set show_channel_urls yesconda config --set channel_priority flexible#清除缓存并验证conda clean -iconda config --show channels#创建环境conda create -n comfyui python3.12#激活环境conda activate comfyui#升级python工具也可不进行python -m pip install -U pip wheel setuptools配置清华源pip config set global.index-url https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple六、安装pytorch直接安装pip 版 PyTorch CUDA 12.6周末很快pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu126测试python -c import torch; print(torch.__version__)python -c import torch; print(torch.version.cuda)python -c import torch; print(torch.cuda.get_device_name(0) if torch.cuda.is_available() else CUDA is not available)七、下载 ComfyUIcd ~git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.githttps://gitee.com/lightmusiclxy1/ComfyUI.git不行用下面这个git clone https://gitee.com/lightmusiclxy1/ComfyUI.gitcd ~/ComfyUIpip install -r requirements.txt八、安装 ComfyUI Managercd ~/ComfyUIpip install -r manager_requirements.txt九、启动 ComfyUIcd ~/ComfyUIconda activate comfyuipython main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188 --enable-manager浏览器访问http://192.168.1.3:8188十、启动参数说明--listen 0.0.0.0允许局域网和外围访问--port 8188指定web端口--enable-manager启用ComfyUI Manager十一、其他命令conda remove --name comfyui --allconda env remove -n comfyuicd ~/ComfyUIconda activate comfyuiCUDA_VISIBLE_DEVICES0,1 PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONFexpandable_segments:True python main.py --listen 0.0.0.0 --port 8188 --enable-manager --reserve-vram 1指定 GPU 设备CUDA_VISIBLE_DEVICES0,1表示程序将可见并使用系统中的第 0 号和第 1 号 GPU。在代码中PyTorch 会识别到这两个设备并将它们映射为cuda:0和cuda:1常用于多卡并行训练或推理 。优化显存分配PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONFexpandable_segments:True启用 PyTorch 的动态显存段扩展功能。该设置能有效减少显存碎片化允许内存段在需要时动态扩展从而提升显存利用率特别适用于变长输入或频繁内存分配的场景有助于避免CUDA out of memory错误十二、电脑配置终于出来了是电脑配置的问题以前的x58主板支持的所有cpu都不支持avx2所以换了主板又换了cpu现在cpu也很低端i3 4160 2核4线程够用配置了16g内存500g 固态硬盘看看我的配置主板 is8xm支持1150针芯片40元cpu要求不高自己看着办i3 4160 20元内存4根4g 100元ssd京造3系480g不好用在windows 下有时候很慢听说这盘有问题但是在ubuntu系统没感觉以前160现在399一般都有硬盘先用着电源500w以上45元然后就是两张p104显卡听说容易坏现在用了一张还有一张在路上主板支持两张显卡支持的方式时能用算力不能显示正和我意100元一张所以这样的一个系统402010045200405元不算固态硬盘
