一、什么是便携版ComfyUI_windows_portable 是 ComfyUI 的 Windows 便携版是官方发布的独立封装版本集成了运行所需的独立 Python 环境python_embeded无需额外配置解压后双击批处理文件即可运行支持 Nvidia GPU 或 CPU 启动。二、如何启动run_cpu.bat、run_nvidia_gpu.bat任选一个启动会出现终端界面出现ip地址端口浏览器访问对应本地网站即可使用三、启动不了gpu.bat的原因遇到的这个RuntimeError核心问题是你的 NVIDIA 显卡驱动版本CUDA 11.6太旧无法兼容当前 ComfyUI 便携版内置的 PyTorch/CUDA 运行库系统要求更新驱动或适配对应版本的 PyTorch四、如何解决这个故障方案 1更新 NVIDIA 显卡驱动打开报错里的链接NVIDIA 官方驱动下载页自动检测推荐点击页面上的「自动检测我的 NVIDIA 显卡」按提示安装检测插件系统会识别你的显卡型号并推荐适配的最新驱动。手动选择备用选择你的显卡型号如 GeForce RTX 4090、操作系统Windows 10/11 64 位、语言。下载驱动安装包双击运行按提示完成安装建议选择「清洁安装」。安装完成后重启电脑再双击 ComfyUI 的run_nvidia_gpu.bat即可正常运行。方案 2替换适配 CUDA 11.6 的 PyTorch打开 ComfyUI 便携版文件夹找到python_embeded目录这是内置的 Python 环境。双击打开python_embeded\Scripts\cmd.bat会弹出一个命令行窗口。在命令行中输入以下命令卸载旧版 PyTorch 并安装适配 11.6 的版本pip uninstall torch torchvision torchaudio -y pip install torch2.0.1cu116 torchvision0.15.2cu116 torchaudio2.0.2cu116 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116等待安装完成后关闭命令行窗口重新启动 ComfyUI 即可。五、如果没有cmd.bat如何处理方法打开\ComfyUI_windows_portable\python_embeded在文件夹空白处按住Shift键 右键选择「在此处打开 PowerShell 窗口」或「在此处打开命令窗口」。# 使用本地的python和pip .\python.exe -m pip uninstall torch torchvision torchaudio -y # 清除pip缓存 .\python.exe -m pip cache purge六、踩坑经历一当前状况分析当前的 PyTorch 是 2.6.0cu126 版本编译用的 CUDA 12.6但系统 NVIDIA 驱动仅支持 CUDA 11.6版本号 11060版本差距太大导致 CUDA 无法启用显示 False所以只能pytorch去适应cuda编译版本 .\python.exe -c import torch; print( PyTorch 版本信息 ); print(PyTorch版本, torch.__version__); print(CUDA编译版本, torch.version.cuda); print(CUDA是否可用, torch.cuda.is_available()) PyTorch 版本信息 PyTorch版本 2.6.0cu126 CUDA编译版本 12.6 D:\network\andriod_server\ComfyUI_windows_portable_nvidia\ComfyUI_windows_portable\python_embeded\Lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py:129: UserWarning: CUDA initialization: The NVIDIA driver on your system is too old (found version 11060). Please update your GPU driver by downloading and installing a new version from the URL: http://www.nvidia.com/Download/index.aspx Alternatively, go to: https://pytorch.org to install a PyTorch version that has been compiled with your version of the CUDA driver. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\pytorch\c10\cuda\CUDAFunctions.cpp:109.) return torch._C._cuda_getDeviceCount() 0系统中已经安装了11.6的pytorch还需要在comfyui中重新安装不能直接调用。原因是ComfyUI 便携版的设计逻辑就是 “解压即用”所以它自带了独立的 Python 解释器、依赖库包括 PyTorch不会读取系统里的任何环境配置。哪怕系统里装了适配的 PyTorch 11.6便携版也只会用自己python_embeded里的版本所以必须在它的内置环境里单独安装适配的 PyTorch。二解决步骤先卸载当前高版本 PyTorch输入以下命令并回车等待卸载完成.\python.exe -m pip uninstall torch torchvision torchaudio -y-y表示自动确认卸载无需手动输入 y安装适配 CUDA 11.6 的 PyTorch 版本复制以下完整命令粘贴到窗口中并回车.\python.exe -m pip install torch2.0.1cu116 torchvision0.15.2cu116 torchaudio2.0.2cu116 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116这个命令会从 PyTorch 官方源下载适配 CUDA 11.6 的版本避免镜像源出错安装过程中会显示进度条耐心等待即可视网络速度可能需要 1-5 分钟。如果这个报错ERROR: No matching distribution found for torch2.0.1cu116说明PyTorch 官方源已经下架了 2.0.1cu116 的旧版本包现在需要换一个仍可下载的适配 CUDA 11.6 的 PyTorch 版本比如2.2.2cu116这个版本目前还能在源里找到。经测试官方源的版本均失败使用清华源最低只剩2.2.2版本cpu版本命令如下.\python.exe -m pip install torch2.2.2 torchvision0.17.2 torchaudio2.2.2 --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple如果失败则安装兼容 CUDA 11.6 的通用版本在python_embeded文件夹的 PowerShell 窗口中输入也是用清华源.\python.exe -m pip install torch torchvision torchaudio -trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple这个命令会自动下载 CUDA 11.6 源中最新的可用版本比如 2.3.x 系列无需手动指定版本号。验证安装结果安装完成后再次执行版本查询命令.\python.exe -c import torch; print(PyTorch版本, torch.__version__); print(CUDA编译版本, torch.version.cuda); print(CUDA是否可用, torch.cuda.is_available())正常输出应该是PyTorch版本 2.0.1cu116 CUDA编译版本 11.6 CUDA是否可用 True只要CUDA是否可用显示True就说明适配成功了。如果发现报错torch.device(torch._C._get_default_device()), # torch.device(cpu), PyTorch版本 2.2.2cpu CUDA编译版本 None CUDA是否可用 False则可能是NumPy 版本不兼容 PyTorch 装成了 CPU 版numpy1.26.4是适配的解决方案先降级 NumPy再重装 CUDA 11.6 版 PyTorch步骤 1卸载冲突的 NumPy 2.x安装兼容的 1.x 版本在python_embeded文件夹的 PowerShell 窗口中输入# 卸载高版本NumPy .\python.exe -m pip uninstall numpy -y # 安装适配PyTorch的NumPy 1.26.4和CUDA 11.6版本完美兼容 .\python.exe -m pip install numpy1.26.4 --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple步骤 2彻底卸载当前的 CPU 版 PyTorch.\python.exe -m pip uninstall torch torchvision torchaudio -y步骤 3用清华镜像源重装 CUDA 11.6 版 PyTorch# 安装适配CUDA 11.6的PyTorch 2.2.2清华源仍保留该版本 .\python.exe -m pip install torch2.2.2 torchvision0.17.2 torchaudio2.2.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html告诉 pip 从 PyTorch 官方稳定版列表找 CUDA 11.6 的包再通过清华源下载相当于 “找地址 走清华通道”七、最终选择离线下载下载地址https://download.pytorch.org/whl/cu116 没有需要的wheel文件torch-2.2.2cu116-cp310-cp310-win_amd64.whl、torchvision-0.17.2cu116-cp310-cp310-win_amd64.whl、torchaudio-2.2.2cu116-cp310-cp310-win_amd64.whl。
comfyui便携版的基础使用
一、什么是便携版ComfyUI_windows_portable 是 ComfyUI 的 Windows 便携版是官方发布的独立封装版本集成了运行所需的独立 Python 环境python_embeded无需额外配置解压后双击批处理文件即可运行支持 Nvidia GPU 或 CPU 启动。二、如何启动run_cpu.bat、run_nvidia_gpu.bat任选一个启动会出现终端界面出现ip地址端口浏览器访问对应本地网站即可使用三、启动不了gpu.bat的原因遇到的这个RuntimeError核心问题是你的 NVIDIA 显卡驱动版本CUDA 11.6太旧无法兼容当前 ComfyUI 便携版内置的 PyTorch/CUDA 运行库系统要求更新驱动或适配对应版本的 PyTorch四、如何解决这个故障方案 1更新 NVIDIA 显卡驱动打开报错里的链接NVIDIA 官方驱动下载页自动检测推荐点击页面上的「自动检测我的 NVIDIA 显卡」按提示安装检测插件系统会识别你的显卡型号并推荐适配的最新驱动。手动选择备用选择你的显卡型号如 GeForce RTX 4090、操作系统Windows 10/11 64 位、语言。下载驱动安装包双击运行按提示完成安装建议选择「清洁安装」。安装完成后重启电脑再双击 ComfyUI 的run_nvidia_gpu.bat即可正常运行。方案 2替换适配 CUDA 11.6 的 PyTorch打开 ComfyUI 便携版文件夹找到python_embeded目录这是内置的 Python 环境。双击打开python_embeded\Scripts\cmd.bat会弹出一个命令行窗口。在命令行中输入以下命令卸载旧版 PyTorch 并安装适配 11.6 的版本pip uninstall torch torchvision torchaudio -y pip install torch2.0.1cu116 torchvision0.15.2cu116 torchaudio2.0.2cu116 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116等待安装完成后关闭命令行窗口重新启动 ComfyUI 即可。五、如果没有cmd.bat如何处理方法打开\ComfyUI_windows_portable\python_embeded在文件夹空白处按住Shift键 右键选择「在此处打开 PowerShell 窗口」或「在此处打开命令窗口」。# 使用本地的python和pip .\python.exe -m pip uninstall torch torchvision torchaudio -y # 清除pip缓存 .\python.exe -m pip cache purge六、踩坑经历一当前状况分析当前的 PyTorch 是 2.6.0cu126 版本编译用的 CUDA 12.6但系统 NVIDIA 驱动仅支持 CUDA 11.6版本号 11060版本差距太大导致 CUDA 无法启用显示 False所以只能pytorch去适应cuda编译版本 .\python.exe -c import torch; print( PyTorch 版本信息 ); print(PyTorch版本, torch.__version__); print(CUDA编译版本, torch.version.cuda); print(CUDA是否可用, torch.cuda.is_available()) PyTorch 版本信息 PyTorch版本 2.6.0cu126 CUDA编译版本 12.6 D:\network\andriod_server\ComfyUI_windows_portable_nvidia\ComfyUI_windows_portable\python_embeded\Lib\site-packages\torch\cuda\__init__.py:129: UserWarning: CUDA initialization: The NVIDIA driver on your system is too old (found version 11060). Please update your GPU driver by downloading and installing a new version from the URL: http://www.nvidia.com/Download/index.aspx Alternatively, go to: https://pytorch.org to install a PyTorch version that has been compiled with your version of the CUDA driver. (Triggered internally at C:\actions-runner\_work\pytorch\pytorch\pytorch\c10\cuda\CUDAFunctions.cpp:109.) return torch._C._cuda_getDeviceCount() 0系统中已经安装了11.6的pytorch还需要在comfyui中重新安装不能直接调用。原因是ComfyUI 便携版的设计逻辑就是 “解压即用”所以它自带了独立的 Python 解释器、依赖库包括 PyTorch不会读取系统里的任何环境配置。哪怕系统里装了适配的 PyTorch 11.6便携版也只会用自己python_embeded里的版本所以必须在它的内置环境里单独安装适配的 PyTorch。二解决步骤先卸载当前高版本 PyTorch输入以下命令并回车等待卸载完成.\python.exe -m pip uninstall torch torchvision torchaudio -y-y表示自动确认卸载无需手动输入 y安装适配 CUDA 11.6 的 PyTorch 版本复制以下完整命令粘贴到窗口中并回车.\python.exe -m pip install torch2.0.1cu116 torchvision0.15.2cu116 torchaudio2.0.2cu116 --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu116这个命令会从 PyTorch 官方源下载适配 CUDA 11.6 的版本避免镜像源出错安装过程中会显示进度条耐心等待即可视网络速度可能需要 1-5 分钟。如果这个报错ERROR: No matching distribution found for torch2.0.1cu116说明PyTorch 官方源已经下架了 2.0.1cu116 的旧版本包现在需要换一个仍可下载的适配 CUDA 11.6 的 PyTorch 版本比如2.2.2cu116这个版本目前还能在源里找到。经测试官方源的版本均失败使用清华源最低只剩2.2.2版本cpu版本命令如下.\python.exe -m pip install torch2.2.2 torchvision0.17.2 torchaudio2.2.2 --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple如果失败则安装兼容 CUDA 11.6 的通用版本在python_embeded文件夹的 PowerShell 窗口中输入也是用清华源.\python.exe -m pip install torch torchvision torchaudio -trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple这个命令会自动下载 CUDA 11.6 源中最新的可用版本比如 2.3.x 系列无需手动指定版本号。验证安装结果安装完成后再次执行版本查询命令.\python.exe -c import torch; print(PyTorch版本, torch.__version__); print(CUDA编译版本, torch.version.cuda); print(CUDA是否可用, torch.cuda.is_available())正常输出应该是PyTorch版本 2.0.1cu116 CUDA编译版本 11.6 CUDA是否可用 True只要CUDA是否可用显示True就说明适配成功了。如果发现报错torch.device(torch._C._get_default_device()), # torch.device(cpu), PyTorch版本 2.2.2cpu CUDA编译版本 None CUDA是否可用 False则可能是NumPy 版本不兼容 PyTorch 装成了 CPU 版numpy1.26.4是适配的解决方案先降级 NumPy再重装 CUDA 11.6 版 PyTorch步骤 1卸载冲突的 NumPy 2.x安装兼容的 1.x 版本在python_embeded文件夹的 PowerShell 窗口中输入# 卸载高版本NumPy .\python.exe -m pip uninstall numpy -y # 安装适配PyTorch的NumPy 1.26.4和CUDA 11.6版本完美兼容 .\python.exe -m pip install numpy1.26.4 --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple步骤 2彻底卸载当前的 CPU 版 PyTorch.\python.exe -m pip uninstall torch torchvision torchaudio -y步骤 3用清华镜像源重装 CUDA 11.6 版 PyTorch# 安装适配CUDA 11.6的PyTorch 2.2.2清华源仍保留该版本 .\python.exe -m pip install torch2.2.2 torchvision0.17.2 torchaudio2.2.2 -f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html --trusted-host pypi.tuna.tsinghua.edu.cn -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple-f https://download.pytorch.org/whl/torch_stable.html告诉 pip 从 PyTorch 官方稳定版列表找 CUDA 11.6 的包再通过清华源下载相当于 “找地址 走清华通道”七、最终选择离线下载下载地址https://download.pytorch.org/whl/cu116 没有需要的wheel文件torch-2.2.2cu116-cp310-cp310-win_amd64.whl、torchvision-0.17.2cu116-cp310-cp310-win_amd64.whl、torchaudio-2.2.2cu116-cp310-cp310-win_amd64.whl。