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ComfyUI 源码部署:基于 Python Embed 版本构建独立整合包 本文介绍如何使用 Python Embed 环境部署 ComfyUI 源码,实现便携独立的运行环境。主要步骤包括安装 Visual Studio 和 Git,下载 ComfyUI 源码及 Python Embed 版本,配置 pip 及阿里源,安装 CUDA、CUDNN 和 PyTorch 依赖。通过创建启动脚本并修改 main.py 解决路径问题,安装 Manager 插件管理节点。最后提供快捷键说明及常见 Module 报错、CUDA 版本匹配问题的排查方法,帮助用户从零搭建专属 ComfyUI 整合包。
PentesterX 发布于 2026/3/26 0 浏览
ComfyUI 源码部署:基于 Python Embed 版本构建独立整合包
传统的 ComfyUI 部署方式面对复杂的环境配置、依赖冲突和模型路径等问题,而使用 Python Embed(嵌入式 Python)环境来部署 ComfyUI 你会得到专属整合包:
极致便携,随处运行:将整个环境(Python 解释器+ComfyUI+ 依赖库 + 模型)打包进一个文件夹,双击即可运行。
环境纯净,隔离冲突:完全独立于任何环境,杜绝了版本冲突。
1. Visual Studio 与 Git 安装 下载社区版(Community),在安装时更改安装位置,并勾选'使用 C++ 的桌面开发'模块,其他默认即可。
下载最新版,在安装时更改位置,其他默认按推荐设置即可。
2. ComfyUI 与 Python 下载 搜索 ComfyUI,选择 ComfyUI 官方的项目地址 comfyanonymous/ComfyUI,在本地磁盘新建一个自己想要安装 ComfyUI 的文件夹(如 ComfyUI)并进入,在该文件夹下打开 cmd 命令行,复制项目地址,通过 git clone 安装 ComfyUI 项目 (也可以下载 ZIP 解压到文件夹)。
在 Downloads 选择相应系统,下滑选择你需要的 Windows embeddable package 版本,下载后解压放进 ComfyUI 文件夹即可。
3. 环境配置
3.1 Python Embed 配置 Python Embed 是一个极简的、可嵌入的 Python 分发版,需要进行配置以满足基本使用功能。
复制里面的内容,保存到 TXT 文档里,并改文件名与后缀为 get-pip.py,并放在 Python-Embed 的文件夹中。在此文件夹页面上方路径栏中输入 cmd 打开命令提示符输入并执行:
执行后显示 Successfully installed pip-25.3 即 pip 配置成功,会生成 Lib 与 Scripts 的文件夹,并将其加入环境变量中(可选,不加入则下载包需加上对应地址,否则会到系统变量地址中)。
进入 Python-Embed 文件夹中,打开 python312._pth 文件,去掉 import site 前的 # 后,保存。在文件夹中打开 cmd,验证安装成功:
在 Python Embed 文件夹,新建一个 pip.ini 文件,内容输入:
[global]
index-url = http://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/
[install]
trusted-host =mirrors.aliyun.com
D:\python-embed> .\python.exe -m pip install pandas -t .\Lib\site-packages
D:\python-embed> .\python -c "import pandas as pd; print(pd.__version__)"
D:\python-embed> .\python pandas -V
注意:解释器必须是嵌入式解释器 . python.exe,同时通过 -t 参数来指定三方库的位置,也就是说,必须安装到项目的目录中,而不是系统的默认开发环境目录。
Embed 版本默认缺少部分标准库,可按需添加:从完整 Python 安装中复制所需库,粘贴到 embed 环境的 lib 目录下。
3.2 CUDA 与 CUDNN 安装
点击进入 NVIDIA App,点击驱动程序,拖到最下方即可看到驱动程序版本信息;
任务栏右键 NVIDIA 点击 NVIDIA 控制面板,点击最左下角的系统信息,再点击组件,可以看到 NVCUDA64 选项,其产品名称中包含 CUDA 版本(12.9)。注意 CUDA 版本可以向下兼容但不能向上兼容,一定注意 CUDA 的版本信息。
驱动对应 CUDA 有一个版本,pytorch 对应 CUDA 也有一个版本,所以除了看驱动版本外,还要看 pytorch 版本;
CUDNN 也对应 CUDA 版本;
pytorch 还与 python 版本有关;
vscode(VSstudio)是 CUDA 安装的前提。
注意它们是一一嵌套的关系,在安装是要注意它们之间的版本。
下滑点击"CUDA Toolkit",再点击"download now",选择"archive of previous CUDA releases",选择对应版本的 CUDA(如 12.6、12.8)下载即可。50 系显卡仅适用于 12.8 与 12.9 版本的 CUDA!
初始安装界面显示的是临时解压目录,安装完会自动删除。安装选项选择自定义 ,在 CUDA 选项下取消"visual studio integration"的勾选 (因为已经提前安装好了),其他默认。安装位置建议不做更改(因其后续可能影响到环境变量)。后续直接安装即可,安装后在 cmd 中输入 nvcc -V 看到 CUDA 版本即为安装成功,且查看系统环境变量可以发现已经添加到环境变量里了。
如果安装错了 CUDA 版本或者需要更新,查看已安装的 CUDA 版本(nvcc -V),打开系统程序卸载页面,卸载 所有对应版本的 CUDA。
找到对应版本(for CUDA 12.x)进行下载,注意需要登录 。下载后解压,打开 CUDA 的安装地址,把 CUDNN 中对应的内容粘贴进去(最小单元文件,不是文件夹整个粘贴 ),除了 LICENSE。CUDNN 安装完成。
3.3 PyTorch 与依赖包安装 下滑到 install pytorch 模块,选择"pip, python, 12.X(向下兼容的版本即可)"。通过了解驱动对应的最高 CUDA 版本与 pytorch 对应的可选 CUDA 版本,我们明确了需要安装的 CUDA 版本。选择对应版本后复制代码并在 Python Embed 文件夹打开 cmd 运行:
.
python.exe -m pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128 -t .\Lib\site-packages
安装完 Pytorch 后,把 ComfyUI 文件夹中的 requirements.txt 复制到 Python Embed 文件夹,打开 Python Embed 文件夹 cmd 窗口,输入以下代码安装 ComfyUI 所需依赖包:
.
python.exe -m pip install -r requirements.txt -t .\Lib\site-packages
4. ComfyUI 启动运行
4.1 创建启动脚本 ComfyUI/
├── Python-Embed/
│ ├── python.exe
│ ├── python312.dll
│ └── ...
├── main.py
├── requirements.txt
└── (其他你自己的代码和文件)
在 ComfyUI 文件夹下新建一个 TXT 文件,命名与后缀为 start.bat,用记事本编辑,写入以下内容:
@echo off
set PATH=%~dp0Python-Embed;%PATH%
Python-Embed\python.exe main.py
pause
双击 start.bat 文件尝试运行项目。由于 Python Embed 过于简洁,导致用其运行 main.py 文件时,无法定位到 ComfyUI 文件夹下的 comfy 文件夹,导致出现以下报错:
Traceback (most recent call last):
File "D:\ComfyUI\main.py" , line 1 , in <module >
import comfy.options
ModuleNotFoundError: No module named 'comfy'
请按任意键继续...
处理方法是,先备份一个原始的 main.py 副本以确保操作可退回,再打开 main.py 文件在最开头添加以下代码(在 import comfy.options 之前):
import sys
import os
current_dir = os.path.dirname(os.path.abspath(__file__))
if current_dir not in sys.path:
sys.path.insert(0 , current_dir)
print (f"当前目录:{current_dir} " )
print (f"Python 路径是否包含此目录:{current_dir in sys.path} " )
4.2 Manager 插件安装 打开 ComfyUI 文件夹的 custom_nodes 文件夹,进入 GitHub 官网搜索 comfyui 找到 manager,再使用 git clone 安装。
DB:Manager 缓存时间;
Preview method:Ksampler 预览显示方式;
custom nodes manager:重要,管理与安装插件。弊端,直接安装插件但看不到插件文档,点击插件蓝色名称可以查看使用文档。
install missing custom nodes:查找与安装缺失插件,但是大部分都不能使用,有模型、环境等问题,环境可以根据经验与网上查询解决,模型需要阅读使用文档;
install models:不推荐使用,不知道安装位置等
4.3 生成你的第一张图片! Ctrl+ 左键点击 http://127.0.0.1:8188 即可打开 ComfyUI
To see the GUI go to : http://127.0 .0.1 :8188
先通过网站或者网盘分享下载 checkpoint 模型,放进 ComfyUI\models\checkpoints 文件夹并刷新 ComfyUI 网页。常见资源站点:
在"Checkpoint 加载器'中选择你下载好的模型,点击运行生成你的第一张图片。
4.4 快捷键与常见部署报错
Ctrl+Enter:运行工作流;
Ctrl+shift+Enter:首先运行工作流;
Ctrl+s:保存工作流;
Ctrl+m:禁止/启用节点;
Ctrl+b:bypass 节点;
delete/backspace:删除内容;
Ctrl+ 拖动:框选;
shift+ 拖动:整体拖动;
Ctrl+c/Ctrl+v:复制粘贴;
Ctrl+c/Ctrl+shift+v:带连接线粘贴;
一般 Module 报错是环境中没安装相应的库,通过 pip install 就可以安装完善,若需安装的库很多,则可能是没安装项目依赖库(requirements.txt)。但并非所有报错缺失的库名与需要安装的库名都相同。 如:ModuleNotFoundError: No module named 'yaml',需安装 pyyaml 库。
在运行 ComfyUI 的命令行中,若出现以下信息,则是 CUDA 与 pytorch 版本匹配警告:
D:\Python312\Lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py:283 : UserWarning:
Found GPU0 NVIDIA GeForce RTX 5060 Ti which is of cuda capability 12.0 .
Minimum and Maximum cuda capability supported by this version of PyTorch is
(6.1 ) - (9.0 )
warnings.warn(
...
import torch
print (torch.__version__)
print (torch.cuda.is_available())
print (torch.cuda.get_device_name(0 ) if torch.cuda.is_available() else "No CUDA available" )
如果输出显示 false 或者错误信息,则需要重新安装对应版本。若对应版本是正确的还报错,则需要注意显卡的版本,50 系显卡仅适用于 12.8 与 12.9 版本的 CUDA(向下兼容在此无效)。
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