fork后点击自己复制好的仓库网页右上角(comfyui起飞)启动容器,耐心等待10分钟左右
comfyui启动后点击右下角 通知 / 点击ports 进入网页
终端基本用法:ctrl+c中止进程,回车发送,方向键左右控制光标,右键黏贴
comfy工作流包含:wan22Animate/AIO/Palingenesis,hunyuanfoley,动作迁移,文、图生视频,声音生成一应俱全。work-fisher的容易上手,t8的效果更新更好
不用时点自己头像-云原生开发-关闭容器,个人文件记得push或download好
开启gpu容器立刻开始计算gpu核时,每个月大约可用50/100小时(l40:1600/16,h20:1600/32) # 请注意组织内额度
所以 调试时可以开启cpu容器 在仓库网页的.cnb.yml的
tags: cnb:arch:amd64:gpu:h20
tags: cnb:arch:amd64 cpus: 24 然后 按c进入cpu版本的comfyui | 这样不计入gpu核时 | 只按c不改文件照样算gpu的
===================================================
启动时会自动输入欢迎命令,然后进入【一键启动】模式:
bash /workspace/assets/welcome.sh
y gpu模式/ c cpu模式 / n 不启动
bash /workspace/git-push.sh
bash /workspace/assets/start.sh
bash /workspace/assets/start_cpu.sh
自动:在ComfyUI Manager中直接安装 手动:下载插件github文件解压后放到comfyui/custom_nodes,后续也得手动更新。 安装完成后使用以下命令来同步到仓库
推送同步命令:
bash /workspace/git-push.sh
git clone是把仓库整个下载过来,wget是只下载一个文件,如果后续还想使用文件请记得放好一样要同步命令: `bash /workspace/git-push.sh` //大文件上传会比较久 curl -L -OJ //cnb专用
bash /workspace/assets/update-comfy.sh
python3 comfy_keeper.py //执行后复制会自动匹配正在运行队列的comfyui(通过显存对比反向匹配nvidia pid) //watch -n 1 -- nvidia-smi --query-compute-apps=pid,process_name,used_gpu_memory --format=csv 查看所有显存进程pid //找到后也可以手动按v回车输入pid 或者 手动实时占用所有显存空余 python3 grab_vram.py
git fetch origin git reset --hard origin/main_gpu