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镜像基础环境搭建指南 ​

一、安装示例环境 ​

目标环境：

  • Python 3.10
  • PyTorch 2.6.0
  • CUDA Toolkit 12.4
  • Jupyter（需依赖 Python 环境）

1. 查看 Python 版本 ​

bash
python --version

如版本不符，请联系 LightCC 技术支持。

示例输出： Python 版本

2. 安装 PyTorch 2.6.0（CUDA 12.4） ​

官方历史版本地址： https://pytorch.org/get-started/previous-versions/

执行以下命令：

bash
cd /home/miniconda3/envs/py310/bin/
./python -m pip install torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu124

参考图： 安装命令

3. 安装 CUDA Toolkit 12.4 ​

官方下载地址： https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive

选择版本后执行以下命令：

bash
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/ubuntu2204/x86_64/cuda-ubuntu2204.pin
mv cuda-ubuntu2204.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin-600
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/12.4.0/local_installers/cuda-repo-ubuntu2204-12-4-local_12.4.0-550.54.14-1_amd64.deb
dpkg -i cuda-repo-ubuntu2204-12-4-local_12.4.0-550.54.14-1_amd64.deb
cp /var/cuda-repo-ubuntu2204-12-4-local/cuda-*-keyring.gpg /usr/share/keyrings/
apt-get update
apt-get -y install cuda-toolkit-12-4

添加快捷方式：

bash
ln -s /usr/local/cuda-12.4/bin/nvcc /usr/local/bin/nvcc

验证版本：

bash
nvcc --version

输出示例： CUDA 安装完成

4. 验证 PyTorch 与 CUDA ​

bash
/home/miniconda3/envs/py310/bin/./python -c "import torch; print(torch.__version__); print(torch.cuda.is_available())"

输出 True 表示 CUDA 可用。 PyTorch 检测

二、安装 ComfyUI ​

1. 克隆 ComfyUI 仓库 ​

bash
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd /home/ComfyUI
/home/miniconda3/envs/py310/bin/./python -m pip install -r requirements.txt

2. 启动 ComfyUI ​

bash
cd /home/ComfyUI
/home/miniconda3/envs/py310/bin/./python main.py --listen=0.0.0.0 --port=7860 --disable-metadata

启动成功后访问预设网页地址： ComfyUI 启动成功

3. 关闭 ComfyUI ​

查看进程：

bash
ps -ef | grep python

杀掉对应 PID：

bash
kill -9 <PID>

例如：

bash
kill -9 5058

三、安装 ComfyUI-Manager 及汉化 ​

ComfyUI-Manager 是用于管理节点、模块、模型的插件。

1. 克隆并安装 ​

bash
cd /home/ComfyUI/custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
cd ComfyUI-Manager
/home/miniconda3/envs/py310/bin/./python -m pip install -r requirements.txt

2. 重启 ComfyUI ​

bash
cd /home/ComfyUI
/home/miniconda3/envs/py310/bin/./python main.py --listen=0.0.0.0 --port=7860 --disable-metadata

3. 进入设置界面 → 选择语言：中文 ​

步骤截图如下： 汉化配置1汉化配置2

四、导入工作流与节点缺失问题处理 ​

1. 节点缺失情况 ​

导入工作流时部分节点爆红： 节点缺失

2. 解决步骤 ​

进入管理器，选择缺失节点的版本并点击安装： 管理器选择节点

安装后重启 ComfyUI，节点恢复正常。若部分仍运行失败，说明模型缺失。

五、上传本地模型目录 ​

如提示模型未找到：

  1. 打开 lightccUploader.exe
  2. 上传本地 models 目录（如 custom_nodes 较大，可选择根目录）
  3. 上传完成后，将 models 目录与 models.sqlite 数据库发送至 LightCC 技术

注意：

  • 小于 1G 可微信直传
  • 大于 1G 建议使用百度网盘等工具分享

示例： 上传模型