基于nvidia/cuda:12.9.1-cudnn-devel-ubuntu24.04镜像，以build模式生成开发环境（预装python3.12、vscode中文语言包、aria2c下载工具等）。之后生成venv并预装torch、sageattention等库。预装部分ComfyUI热门插件，并提供基于Gradio的图形化下载工具。

目前配置为从镜像启动。如需要每次启动重新构建docker环境可以自行修改 .cnb.yml 文件，重新构建的环境不含venv，可参考该介绍最后的venv生成方法。

相关项目链接：ComfyUI 在线体验（飞桨AI Studio星河社区）

环境启动后会自动启动ComfyUI。如需关闭，终端中按Ctrl+c。

再次启动ComfyUI，终端输入 qd，回车运行。可添加其他启动参数，如 qd --use-sage-attention，启用sageattention。

注意：--listen、--auto-launch参数已内置，无需额外添加。

四种打开外链的方法（选一种即可）：

1. 环境启动后会自动解压生成venv并启动ComfyUI，会弹出一个对话框，点打开；
2. 点击右下角弹出的对话框中的在浏览器中打开；
3. 按住Ctrl键点击终端输出内容中的http://0.0.0.0:8188；
4. 在端口下，按住Ctrl键点击外部链接。

首先点击右下角 + 打开第二个终端，在新终端中输入 ui，回车运行，将自动打开下载工具界面。如需关闭，对应终端中按Ctrl+c。

Gradio下载工具界面：

预设下载模块中预置了一些模型的下载链接和存放路径，首先选择一级分类和二级分类，然后选择预设文件列表（可多选），最后点击开始下载或生成终端下载代码。

Aria2c和Wget模块均可自定义下载链接和保存路径，对于多数下载链接可以直接识别文件名，无法识别的需要手工输入。

注意：

1. 在工具内下载是有进度条的，但受网络影响，该进度条的刷新可能有延迟。如果想看完整的下载进度，建议生成终端下载代码后在新的终端内下载;
2. 预设下载模块中的文件链接收集于互联网（如AI Models），不可商用！不可商用！不可商用！

提交文件或文件夹（终端内运行）：

# add 文件或文件夹的路径1 文件或文件夹的路径2 文件或文件夹的路径3 ...

# 例如提交comfyui、custom_nodes、venv文件夹
add comfyui custom_nodes venv

注意：可在资源管理器内，右键文件或文件夹，复制路径。

删除文件或文件夹（终端内运行，谨慎操作！）：

del 文件或文件夹的路径1 文件或文件夹的路径2 文件或文件夹的路径3 ...

终端内运行：update

1. 预设下载中有的模型尽量不要提交到自己的仓库，预设链接是内网链接，下载很快。免费空间只有100+100GB，只要提交文件就会占用空间，后续即使删除文件，空间占用不会降低。需要释放仓库空间只能是删除仓库（注意下载备份重要文件！）。

# 生成venv
python3 -m venv venv

# 激活venv
source venv/bin/activate

# 安装pytorch（注意cuda版本）
pip install torch==2.7.1 torchvision==0.22.1 torchaudio==2.7.1 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

# pip install torch==2.8.0 torchvision==0.23.0 torchaudio==2.8.0 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu129

# 安装dev版本的pytorch（注意cuda版本）
pip install -U torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu129

# 安装xformers（注意cuda版本，低版本pytorch需要手工指定xformers版本）
pip install xformers --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128

# pytorch版本 xformers版本对照表（仅供参考）
# torch==2.8.0 torchvision==0.23.0 torchaudio==2.8.0 暂无xformers
# torch==2.7.1 torchvision==0.22.1 torchaudio==2.7.1 xformers==0.0.31.post1
# torch==2.7.0 torchvision==0.22.0 torchaudio==2.7.0 xformers==0.0.30
# torch==2.6.0 torchvision==0.21.0 torchaudio==2.6.0 xformers==0.0.29.post2
# torch==2.5.1 torchvision==0.20.1 torchaudio==2.5.1 xformers==0.0.28.post3
# torch==2.5.0 torchvision==0.20.0 torchaudio==2.5.0 xformers==0.0.28.post2
# torch==2.4.1 torchvision==0.19.1 torchaudio==2.4.1 xformers==0.0.28.post1
# torch==2.4.0 torchvision==0.19.0 torchaudio==2.4.0 xformers==0.0.27.post2
# torch==2.3.1 torchvision==0.18.1 torchaudio==2.3.1 xformers==0.0.27
# torch==2.3.0 torchvision==0.18.0 torchaudio==2.3.0 xformers==0.0.26.post1
# torch==2.2.2 torchvision==0.17.2 torchaudio==2.2.2 xformers==0.0.26
# torch==2.2.1 torchvision==0.17.1 torchaudio==2.2.1 xformers==0.0.25
# torch==2.2.0 torchvision==0.17.0 torchaudio==2.2.0 xformers==0.0.24
# torch==2.1.2 torchvision==0.16.2 torchaudio==2.1.2 xformers==0.0.23.post1
# torch==2.1.1 torchvision==0.16.1 torchaudio==2.1.1 xformers==0.0.23
# torch==2.1.0 torchvision==0.16.0 torchaudio==2.1.0 xformers==0.0.22.post7
# torch==2.0.1 torchvision==0.15.2 torchaudio==2.0.2 无xformers
# torch==2.0.0 torchvision==0.15.1 torchaudio==2.0.1 无xformers

# 从源码安装xformers（pip安装的版本有问题时可尝试，低版本torch需要自己找低版本xformers源码）
git clone https://github.com/facebookresearch/xformers.git
cd xformers
git submodule update --init --recursive
python setup.py install
cd ..

# 安装flash-attn（具体版本得看插件要求）
pip install flash-attn==2.8.0.post2

# 安装SageAttention
git clone https://github.com/thu-ml/SageAttention.git
cd SageAttention 
export EXT_PARALLEL=4 NVCC_APPEND_FLAGS="--threads 8" MAX_JOBS=32 # parallel compiling (Optional)
python setup.py install
cd ..