comfyui 安装维护简易手顺 (pytorch环境与其他组件篇) 上一篇文章我们应该把comfyui本体环境建立完成了 但是那个状况下有很高的机率 pytorch会使用CPU运算 导致速度慢到想哭 所以这篇文章我们会把pytorch,flash attention,sage attention 等运算组件针对nvidia显示卡最佳化 来获得最快的生成速度 理论上AMD显示卡,INTEL显示卡,MAC等环境 以及xformer,nunchaku等其他组件也会是类似的逻辑 但我没有使用 所以没办法实测 所以就不乱猜测 有需要的还请诸位自行尝试 --- 1.确认运行在python虚拟环境中 使用命令列开启目录 启动虚拟环境 Windows: ```bash .\.venv\Scripts\activate ``` Linux: ```bash source .venv/bin/activate ``` (後续所有操作都在虚拟环境中进行) --- 2.更新pytorch相关组件 在安装之前 我们通常会需要确认显示卡支援到哪个版本的cuda 因此建议先更新显示卡的驱动程式+cuda toolkit到最新版本後 打开命令列 运行下列命令 ```bash nvidia-smi ``` 就能在表格的第一行看到 NVIDIA-SMI的版本 驱动程式的版本 CUDA的版本 需要注意的是 CUDA toolkit运作时是向前相容的 我们不需要为了配合最新版本的cuda (如目前最新版本似乎为13.1) 而硬要找最新版的套件 只要寻找相容性最高的版本来使用就可以了 这边我的显示卡是RTX3000系和RTX5000系 所以cuda我选择13.0 可以根据你的显示卡和驱动程式支援程度选择 pytorch也是相同逻辑 建议依照你後续想装的组件的相容版本选择相容性最高的最新版 例如虽然已经有2.10 但因为一堆组件都还没有人做2.10的编译轮子 所以我选择2.9.1 因此本次我打算安装的就是PyTorch2.9.1+cu130 2.1 解除安装旧版本（建议） 非必要但可以避免版本冲突（特别是不同 CUDA 版本的组件混杂） 带来的很多奇怪问题 ```bash pip uninstall torch torchvision torchaudio ``` 2.2 安装针对硬体最佳化的 PyTorch 建议使用 PyTorch 官方的 index-url 来抓取特定版本的wheel 以下以2.9.1+cu130为示例 ```bash pip install torch==2.9.1 torchvision torchaudio --index-url https://download. pytorch.org/whl/cu130 ``` * 如果遇到 No matching distribution found 可以在 https://download.pytorch.org/whl/ 确认与你的Python和cuda版本对应的组件是否已经发布 2.3 检查ComfyUI 识别到的环境是否正确： ```bash python -c "import torch; print(f'Torch version: {torch.__version__}'); print(f 'CUDA available: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'CUDA version: {torch. version.cuda}')" ``` 预期输出： ```text Torch version: 2.9.1+cu130 CUDA available: True CUDA version: 13.0 ``` 3.更新(安装)flash attention 3.1 移除现有flash attention ```bash pip uninstall flash_attn ``` 3.2 寻找符合你的OS和方才安装之PyTorch版本的flash attention wheel 建议使用编译好的wheel (可於本文最後的资源库列表中找到) 以windows+python3.13+pytorch2.9.1+cu130环境为例 我们可使用Wildminder/AI-windows-whl资源库中的 "flash_attn-2.8.3+cu130torch2.9.1cxx11abiTRUE-cp313-cp313-win_amd64.whl" 这个档名内容代表的意义是 flash_attn-2.8.3:组件版本 cu130:cuda 13.0 torch2.9.1:torch2.9.1 cp313: python3.13.X 下载此档案後放到~/wheel/或其他可供辨识的任意路径中 3.3 安装flash attention 导航至方才路径後执行 windows例: ```bash pip install "flash_attn-2.8.3+cu130torch2.9.1cxx11abiTRUE-cp313-cp313-win_ amd64.whl" ``` 3.4 备注 flash attention已经是非常普遍的最佳化实作 理论上不需要特别的参数启用 大多数支援的节点都会自行调用 --- 4.更新triton 由於sage attention依赖triton 运作 因此在安装sage attention前须先安装适合的triton 4.1 移除旧版triton Windows: ```bash pip uninstall triton-windows ``` Linux: ```bash pip uninstall triton ``` 4.2 确认符合pytorch版本的 triton 版本 根据发布页显示 示范环境中的pytorch 2.9为例的话 适用 Triton 3.5 4.3 安装适合的triton版本并限制版号 Windows: ```bash pip install -U "triton-windows<3.6" ``` Linux: ```bash pip install -U "triton<3.6" ``` 5.更新sage attention 5.1 移除旧版sage attention (与sage attention 3) ```bash pip uninstall sageattention pip uninstall sageattn3 ``` 5.2 寻找符合你的OS和方才安装之PyTorch版本的sage attention wheel 一样建议使用编译好的wheel 以windows+python3.13+pytorch2.9.1+cu130环境为例 我们可使用woct0rdho/SageAttention资源库中的 "sageattention-2.2.0+cu130torch291-cp313-cp313-win_amd64.whl" 和 "sageattn3-1.0.0+cu130torch291-cp313-cp313-win_amd64.whl" 下载这些档案一样後放到~/wheel/或其他可供辨识的任意路径中 5.3 安装sage attention 导航至方才路径後执行 windows例: ```bash pip install "sageattention-2.2.0+cu130torch291-cp313-cp313-win_amd64.whl" pip install "sageattn3-1.0.0+cu130torch291-cp313-cp313-win_amd64.whl" ``` 5.4 备注 sageattention可以在启动参数中追加--use-sage-attention 让大多数节点的预设生成都启用sageattention带来的加速效果 但如果碰到某些影片生成出错时 还是建议用下面提到的专用节点来控制会更稳 sageattn3 和 sageattention (1&2)这是两个独立的套件 可以同时安装 sageattn3 仅适用於 Blackwell GPU（如 RTX 5000系）CUDA >= 12.8 （因此 PyTorch 必定>=2.7） 在 ComfyUI大多数节点中 --use-sage-attention "不会" 启用 sageattn3 需要一些自订节点来启用它 例如PatchSageAttentionKJ(於ComfyUI-KJNodes 节点组合包内) 这个节点也可以在没有使用参数启动时 强制启动sageattention 目前sageattn3 无法直接应用於 WAN之类的影像生成模型 极有可能会导致生成全黑画面之类的问题 --- 6.资源库列表 flash attention https://github.com/mjun0812/flash-attention-prebuild-wheels/blob/main/docs/ packages.md sage attention + sageattn3 (win) https://github.com/mengqin/SageAttention/releases 网路上的神仙制作的Win用的整理包 https://huggingface.co/Wildminder/AI-windows-whl/tree/main triton-windows https://github.com/woct0rdho/triton-windows --

※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 125.229.28.82 (台湾) ※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/AI_Art/M.1768299469.A.AB2.html 追加triton-windows发布页 ※ 编辑: patvessel (125.229.28.82 台湾), 01/13/2026 19:41:32