ComfyUI 部署¶

一、这页讲什么¶

把 ComfyUI 装到一台机器上，启动起来，确认显卡被认到、面板能打开。

装完会得到：浏览器能访问的面板（默认 127.0.0.1:8188）、一个不会被其他 Python 项目干扰的独立环境、以及别人访问这台机器的两种办法。出第一张图见02-第一次出图与界面。

二、开始之前¶

项	内容
版本与日期	ComfyUI 2026-10 最新版；Python 3.13；PyTorch CUDA 13.0；2026-10-20 核实
预计耗时	20 到 40 分钟，不含下载模型
前置	NVIDIA 显卡与较新驱动；Windows 需 7-Zip，Linux 服务器需 Git 和 conda
风险级别	低：全新安装，不改动系统 Python

Windows 电脑走 A，Linux GPU 服务器走 B。AMD、Intel、macOS 见第七节。官方不提供 Docker 镜像，社区镜像不受支持。

三、动手做¶

A. Windows 便携版¶

1. 下载并解压¶

在 https://docs.comfy.org/installation/comfyui_portable_windows 按显卡选包：RTX 20 系以上用 ComfyUI_windows_portable_nvidia.7z，GTX 10 系及更老用 ComfyUI_windows_portable_nvidia_cu126.7z。用 7-Zip 解压到纯英文路径。

看到这个就算成：目录里有 ComfyUI\、python_embeded\、run_nvidia_gpu.bat。

2. 启动¶

双击 run_nvidia_gpu.bat，窗口出现：

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

浏览器会自动打开，没开就手动访问。这个窗口全程不能关，关掉服务就停。

3. 让同组网设备访问（可选）¶

记事本打开 run_nvidia_gpu.bat，启动参数加 --listen：

.\python_embeded\python.exe -s ComfyUI\main.py --listen --windows-standalone-build

看到这个就算成：窗口地址变成 http://0.0.0.0:8188，别人访问 http://<局域网IP>:8188。

警告：面板没有登录，--listen 等于开放给整个网段。只在可信网络里开，跨网段走 Tailscale 或反向代理。

4. 升级¶

进 update\ 双击 update_comfyui.bat。环境坏了才用 update_comfyui_and_python_dependencies.bat。

B. Linux GPU 服务器¶

1. 建环境取代码¶

$ conda create -n comfyenv python=3.13
$ conda activate comfyenv
$ git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.git
$ cd ComfyUI
$ python -V
Python 3.13.x

看到这个就算成：最后一行是 Python 3.13.x，目录里有 main.py。

2. 装 GPU 版 PyTorch¶

$ pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
$ python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available(), torch.version.cuda)"
True 13.0

看到这个就算成：输出 True 13.0。输出 False 说明装成 CPU 版或驱动太旧，见第五节。

3. 装依赖并启动¶

$ pip install -r requirements.txt
$ python main.py
To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188

看到这个就算成：pip 没有 ERROR 行（WARNING 可忽略），最后一行是上面那个地址。

4. 从自己电脑访问（可选）¶

$ ssh -L 8188:127.0.0.1:8188 <用户名>@<服务器地址>
# 输入密码后保持窗口不要关，关掉隧道就断

看到这个就算成：本地浏览器打开 http://127.0.0.1:8188 能出画面板，关掉 SSH 窗口后立刻打不开（说明没对公网开放）。

四、做完怎么确认¶

面板能打开：http://127.0.0.1:8188 是节点画布，不是报错页。
GPU 被认到：python -c 「import torch; print(torch.cuda.is_available())」 输出 True（便携版用 .\python_embeded\python.exe 跑）。
环境是独立的：python -V 和系统 python -V 不是同一个路径。

五、卡住了怎么排查¶

症状	多半是	先验证	处理
页面打不开，窗口也没报错	地址用错，或服务已挂	看窗口 `To see the GUI go to:` 那行	用窗口打印的地址；窗口没了就重启
`cuda.is_available()` 是 `False`	装成 CPU 版，或驱动旧	`$ nvidia-smi`、`$ pip show torch`	按 B-2 重装 CUDA 版；升级驱动
`pip install` 卡在下载	网络到 PyPI 慢	换镜像源重试	用国内镜像装依赖，PyTorch 仍用官方 index
装完节点启动失败	依赖没装全，或节点本身有 bug	`$ python main.py --disable-all-custom-nodes` 能否起来	能起来就是节点问题：先用同一环境的 `pip` 补依赖，再逐个停用排查
同事打不开	没加 `--listen`，或被防火墙挡	在同事机器 `curl` 那个地址	加 `--listen`（可信网络）；跨网用 Tailscale

六、为什么这样能成¶

为什么必须独立环境。 ComfyUI 对 PyTorch 版本敏感，装进系统 Python 容易和别的项目打架。便携版把 Python 和 PyTorch 一起打包，所以解压就能跑。

为什么驱动、CUDA、PyTorch 要配套。 驱动决定能用哪个 CUDA，PyTorch 要装成对应构建（现在 cu130）。错位时最常见的结果是 cuda.is_available() 为 False：服务能开，但全在 CPU 上跑。

七、边界与替代¶

别用 Docker 镜像：官方不提供，社区镜像出问题没人兜底。
显存很小的卡：能跑但很慢，租云 GPU 或在线服务更划算。
多人共用一台服务器：不要每人各起一份，走实验室统一入口（内部台账登记）。
不是 NVIDIA 显卡：AMD 走 ROCm、Intel 走 XPU、Apple Silicon 走 Metal，按官方手动安装页选对应的 PyTorch。

八、官方资料¶

命令与参数都取自这些页面，不一致时以官方为准：

系统要求：https://docs.comfy.org/installation/system_requirements
手动安装：https://docs.comfy.org/installation/manual_install
Windows 便携版：https://docs.comfy.org/installation/comfyui_portable_windows
启动参数全集：https://docs.comfy.org/development/comfyui-server/startup-flags
文档总索引：https://docs.comfy.org/llms.txt

核实日期：2026-10-20。