高效、可复用的 ComfyUI Docker 部署解决方案，支持 CPU 和 GPU 加速，完美适配 cnb.cool 云开发平台。

• 🚀 一键部署：使用 Docker Compose 快速启动 ComfyUI
• ☁️ 云平台支持：专为 cnb.cool 优化的 GPU 环境配置
• 🎯 多版本支持：CPU 版本、GPU 版本、轻量级 Alpine 版本
• 💾 数据持久化：自动管理模型和输出文件
• ⚡ 性能优化：优化的镜像构建和运行时配置
• 🔧 易于维护：完善的日志监控和健康检查
• 📚 完整文档：详细的使用说明和故障排查指南

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├── .cnb.yml                 # cnb.cool 云平台配置文件 ⭐
├── Dockerfile              # CPU 版本（推荐）
├── Dockerfile.gpu          # GPU 版本（需要 NVIDIA GPU）
├── Dockerfile.cnb          # cnb.cool 专用 GPU 版本 ⭐
├── Dockerfile.alpine       # 轻量级 Alpine 版本
├── docker-compose.yml      # CPU 版本部署配置
├── docker-compose.gpu.yml  # GPU 版本部署配置
├── requirements.txt       # Python 依赖
├── .dockerignore          # Docker 构建排除文件
├── Makefile               # 快捷命令集合
├── quick-start.sh         # 一键启动脚本
├── check-env.sh           # 环境检查脚本
├── .env.example           # 环境变量模板
├── README.md              # 本文件
├── DEPLOYMENT.md          # 详细部署文档
├── CNB_DEPLOYMENT.md      # cnb.cool 部署指南 ⭐
└── CNB_QUICKSTART.md      # cnb.cool 快速开始 ⭐

⭐ 标记的文件是 cnb.cool 云平台部署所需的文件

• Docker 20.10+
• Docker Compose 2.0+
• 至少 8GB RAM（推荐 16GB+）
• GPU 版本需要 NVIDIA GPU 和 nvidia-docker

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# 1. 确认项目包含 .cnb.yml 文件
cat .cnb.yml

# 2. 推送到 Git 仓库
git add .cnb.yml Dockerfile.cnb
git commit -m "Add cnb.cool GPU support"
git push

# 3. 在 cnb.cool 控制台中部署
#    - 登录 cnb.cool
#    - 选择你的项目
#    - 点击"部署"
#    - 选择 GPU 环境（tags: cnb:arch:amd64:gpu）

# 4. 访问服务
#    部署完成后会获得访问 URL

详细步骤请参考 CNB_QUICKSTART.md

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# 赋予执行权限
chmod +x quick-start.sh

# 运行启动脚本
./quick-start.sh

脚本会自动检测 GPU 并选择合适的版本。

# 构建并启动
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 停止服务
docker-compose down

# 构建并启动
docker-compose -f docker-compose.gpu.yml up -d

# 查看日志
docker-compose -f docker-compose.gpu.yml logs -f

# 停止服务
docker-compose -f docker-compose.gpu.yml down

# 查看所有可用命令
make help

# 快速启动 CPU 版本
make quick

# 快速启动 GPU 版本
make quick-gpu

# 查看容器状态
make ps

# 查看日志
make logs

# 进入容器
make shell

启动成功后，在浏览器中访问：

http://localhost:8188

版本	基础镜像	大小	GPU 支持	适用场景
CPU 版本	python:3.10-slim	~6GB	❌	生产环境、稳定运行
GPU 版本	nvidia/cuda:12.1.0-runtime	~8GB	✅	GPU 加速、高性能需求
cnb.cool 版本	nvidia/cuda:12.1.0-runtime	~9GB	✅	cnb.cool 云平台、GPU 部署
Alpine 版本	python:3.10-alpine	~4GB	❌	测试、资源受限环境

💡 推荐使用 cnb.cool 版本进行 GPU 部署，已针对 cnb.cool 平台优化

编辑 docker-compose.yml：

volumes:
  - ./models:/app/ComfyUI/models:ro

ports:
  - "9088:8188"  # 使用 9088 端口

deploy:
  resources:
    limits:
      cpus: '4'
      memory: 8G

详细配置请参考 DEPLOYMENT.md。

# 检查 .cnb.yml 配置
cat .cnb.yml

# 验证 GPU 标签
grep "cnb:arch:amd64:gpu" .cnb.yml

# 本地测试构建（使用 cnb.cool Dockerfile）
docker build -f Dockerfile.cnb -t comfyui-cnb:test .

# 构建镜像
docker-compose build

# 启动容器
docker-compose up -d

# 查看日志
docker-compose logs -f

# 停止容器
docker-compose down

# 重启容器
docker-compose restart

# 进入容器
docker exec -it comfyui /bin/bash

# 查看容器状态
docker ps

# 查看详细日志
docker-compose logs -f

# 检查 Docker 状态
docker ps -a

# 检查 NVIDIA 驱动
nvidia-smi

# 测试 nvidia-docker
docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.1.0-base-ubuntu22.04 nvidia-smi

# 检查端口占用
netstat -tulpn | grep 8188

# 或使用其他端口
docker-compose -f docker-compose.yml up -d
# 然后修改端口映射

更多故障排查方法请参考 DEPLOYMENT.md。

• CNB_QUICKSTART.md - cnb.cool 快速开始指南
• CNB_DEPLOYMENT.md - cnb.cool 详细部署指南
• DEPLOYMENT.md - 本地 Docker 部署指南，包括：
  • 详细的配置选项
  • 最佳实践
  • 故障排查
  • 性能优化
  • 生产环境部署建议

1. 使用 GPU 版本：如果有 NVIDIA GPU，GPU 版本性能提升 10-100 倍
2. 数据持久化：使用 Docker volumes 保存模型，避免重复下载
3. 资源限制：合理设置 CPU 和内存限制
4. 定期清理：使用 docker system prune 清理未使用的资源

1. 不要暴露到公网：除非配置了认证
2. 使用 HTTPS：生产环境建议配置 SSL 证书
3. 限制资源：设置合理的资源限制
4. 定期更新：及时更新 ComfyUI 和依赖

欢迎提交 Issue 和 Pull Request！

Apache 2.0 License

• ComfyUI 官方仓库
• Docker 官方文档
• NVIDIA Container Toolkit

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注意：首次构建可能需要 10-30 分钟，具体时间取决于网络速度和机器性能。后续启动将在几秒内完成。