ComfyUI for DGX Spark 企业生产级保姆部署教程

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现在的趋势是AI模型越来越强，生图、生视频从SD、MJ到即梦、香蕉、豆包等等，五花八门，普通人使用AI的门槛越来越低，现在只需一句提示词即可生成想要的图片和视频，很多人误判ComfyUI要被淘汰了，认为节点工作流没用了，但我认为专业生产端反而越来越依赖ComfyUI，所以问题不在于：ComfyUI会不会死，而在于：你属于哪一类用户，一句话出图≠生产系统！

ComfyUI本质上不是一个“绘图软件”，像Midjourney，他更像一个推理编排系统，更适合：电商商品工厂、企业级AI内容生产、批量自动化、本地私有化部署、多模型融合、深度统一控制、商业化。文章源自八点运动-https://www.8oio.com/comfyui-for-dgx-spark-%e4%bc%81%e4%b8%9a%e7%94%9f%e4%ba%a7%e7%ba%a7%e4%bf%9d%e5%a7%86%e9%83%a8%e7%bd%b2%e6%95%99%e7%a8%8b/530/

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DGX Spark本地化部署:文章源自八点运动-https://www.8oio.com/comfyui-for-dgx-spark-%e4%bc%81%e4%b8%9a%e7%94%9f%e4%ba%a7%e7%ba%a7%e4%bf%9d%e5%a7%86%e9%83%a8%e7%bd%b2%e6%95%99%e7%a8%8b/530/

仅适用于文章源自八点运动-https://www.8oio.com/comfyui-for-dgx-spark-%e4%bc%81%e4%b8%9a%e7%94%9f%e4%ba%a7%e7%ba%a7%e4%bf%9d%e5%a7%86%e9%83%a8%e7%bd%b2%e6%95%99%e7%a8%8b/530/

*NVIDIA DGX Spark文章源自八点运动-https://www.8oio.com/comfyui-for-dgx-spark-%e4%bc%81%e4%b8%9a%e7%94%9f%e4%ba%a7%e7%ba%a7%e4%bf%9d%e5%a7%86%e9%83%a8%e7%bd%b2%e6%95%99%e7%a8%8b/530/

*DGX OS (Ubuntu ARM64)文章源自八点运动-https://www.8oio.com/comfyui-for-dgx-spark-%e4%bc%81%e4%b8%9a%e7%94%9f%e4%ba%a7%e7%ba%a7%e4%bf%9d%e5%a7%86%e9%83%a8%e7%bd%b2%e6%95%99%e7%a8%8b/530/

* 本地AI生图/电商图/Flux/SDXL/Wan视频工作流文章源自八点运动-https://www.8oio.com/comfyui-for-dgx-spark-%e4%bc%81%e4%b8%9a%e7%94%9f%e4%ba%a7%e7%ba%a7%e4%bf%9d%e5%a7%86%e9%83%a8%e7%bd%b2%e6%95%99%e7%a8%8b/530/

部署步骤：

环境部署

创建目录和权限

sudo mkdir -p /opt/ai/{models,workflows,outputs,hf-cache,venvs}
sudo chown -R $USER:$USER /opt/ai

更新系统

sudo apt update && sudo apt upgrade -y

安装依赖包

sudo apt install -y \
git wget curl vim htop nvtop \
build-essential cmake \
python3-dev python3-pip python3-venv \
libgl1 libglib2.0-0

验证环境

python3 –version  
nvidia-smi
nvcc –version

如果提示cuda坏境或组件不存在就重新安装文章源自八点运动-https://www.8oio.com/comfyui-for-dgx-spark-%e4%bc%81%e4%b8%9a%e7%94%9f%e4%ba%a7%e7%ba%a7%e4%bf%9d%e5%a7%86%e9%83%a8%e7%bd%b2%e6%95%99%e7%a8%8b/530/ 

sudo apt install nvidia-cuda-toolkit -y

创建ComfyUI虚拟环境

创建虚拟环境

cd /opt/ai/venvs
python3 -m venv comfyui

激活虚拟环境

source /opt/ai/venvs/comfyui/bin/activate

升级虚拟环境

pip install -U pip setuptools wheel

安装 DGX Spark 专用 PyTorch（核心）

安装PyTorch

pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130

验证

python -c "import torch;print(torch.cuda.is_available())"

正常应输出：True文章源自八点运动-https://www.8oio.com/comfyui-for-dgx-spark-%e4%bc%81%e4%b8%9a%e7%94%9f%e4%ba%a7%e7%ba%a7%e4%bf%9d%e5%a7%86%e9%83%a8%e7%bd%b2%e6%95%99%e7%a8%8b/530/ 

python -c "import torch;print(torch.cuda.get_device_name(0))"

正常应输出：NVIDIA GB10文章源自八点运动-https://www.8oio.com/comfyui-for-dgx-spark-%e4%bc%81%e4%b8%9a%e7%94%9f%e4%ba%a7%e7%ba%a7%e4%bf%9d%e5%a7%86%e9%83%a8%e7%bd%b2%e6%95%99%e7%a8%8b/530/

克隆ComfyUI

克隆ComfyUi

cd /opt/ai
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git

或国内网络 

git clone https://gitee.com/mirrors/comfyui.git

安装依赖

cd comfyui
pip install -r requirements.txt

DGX Spark 必装优化组件

安装xformers

pip install xformers

如果失败，执行 

pip install --no-build-isolation xformers

安装Triton

pip install triton

安装加速组件

pip install \
accelerate \
safetensors \
sentencepiece \
einops \
transformers \
diffusers \
opencv-python

安装 ComfyUI-Manager（强烈建议）

它用于：

* 自动安装节点

* 自动依赖管理

* 工作流兼容

* 模型下载

这是生产环境必装。 

cd /opt/ai/comfyui/custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git

或国内网络 

git clone https://ghfast.top/https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
git clone https://mirror.ghproxy.com/https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git

配置模型目录（推荐独立）

生成模型目录

mkdir -p /opt/ai/models/{checkpoints,configs,vae,loras,upscale_models,embeddings,hypernetworks,controlnet,clip,clip_vision,style_models,diffusion_models,unet,vae_approx}

编辑生成配置文件

cd /opt/ai/comfyui
nano extra_model_paths.yaml

写入 

spark_models:
  base_path: /opt/ai/models

  checkpoints: checkpoints
  configs: configs
  vae: vae
  loras: loras
  upscale_models: upscale_models
  embeddings: embeddings
  hypernetworks: hypernetworks
  controlnet: controlnet
  clip: clip
  clip_vision: clip_vision
  style_models: style_models
  diffusion_models: diffusion_models
  unet: unet
  vae_approx: vae_approx

Ctrl+O & Ctrl+X 保存退出

DGX Spark 最佳启动参数（核心）

创建启动脚本

nano /opt/ai/start-comfy.sh

写入 

source /opt/ai/venvs/comfyui/bin/activate

cd /opt/ai/comfyui

python main.py \
--listen 0.0.0.0 \
--port 8188 \
--fast \
--use-pytorch-cross-attention

授权启动脚本

chmod +x /opt/ai/start-comfy.sh

执行启动

/opt/ai/start-comfy.sh

自动启动（生产级）

实现DGX Spark开机后自动启动服务

创建 service：

sudo nano /etc/systemd/system/comfyui.service

写入 

[Unit]
Description=ComfyUI Service
After=network.target

[Service]
Type=simple
User=mruei
WorkingDirectory=/opt/ai/comfyui
ExecStart=/bin/bash /opt/ai/start-comfy.sh
Restart=always
RestartSec=10

[Install]
WantedBy=multi-user.target

保存退出

检查启动脚本是否存在：

ls -l /opt/ai/start-comfy.sh

必须有X权限，没有就执行： 

chmod +x /opt/ai/start-comfy.sh

启用自动服务

sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable comfyui
sudo systemctl start comfyui

查看是否运行

systemctl status comfyui

创建运行日志(运行更加稳定）

创建日志目录

mkdir -p /opt/ai/logs

修改启动脚本并增加日志功能

nano /opt/ai/start-comfy.sh

写入 

source /opt/ai/venvs/comfyui/bin/activate

export HF_HOME=/opt/ai/hf-cache
export PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF=expandable_segments:True

cd /opt/ai/comfyui

python main.py \
--listen 0.0.0.0 \
--port 8188 \
--fast \
--use-pytorch-cross-attention \
>> /opt/ai/logs/comfyui.log 2>&1

日常维护

日常更新

cd /opt/ai/comfyui
git pull

日常监控

htop

GPU 

watch -n 1 nvidia-smi

解决 DGX Spark OOM

当 Unified Memory 卡死： 

sudo sh -c 'sync; echo 3 > /proc/sys/vm/drop_caches'

自此，DGX Spark就变成了一台可移动便捷的ComfyUI环境的AI服务器，可多用户访问使用。

历史上的今天
5 月
24
 
匿名

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