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怎样优化ComfyUI工作流在大规模应用中的执行效率？

2025-09-10
AIアンサー
1.8 K

效率瓶颈分析

当ComfyUI工作流需要批量处理时，单机执行会出现资源竞争和排队延迟问题。

最適化プログラム

  • 云端集群部署：利用Replicate平台的自动扩缩容能力，并行处理多个请求
  • 预处理分离：将控制网图像生成等预处理步骤单独优化
  • 工作流精简：通过custom_nodes.json移除非必要节点

关键操作指南

  1. 在Cog容器启动时指定足够资源：sudo cog run -p 8188 --gpu=1 bash
  2. 启用临时文件返回功能，避免重复生成中间结果
  3. 对高频使用模型采用缓存机制，如将LoRA模型预加载到内存
  4. 使用GlifNodes提供的LoraLoaderFromURL节点实现远程模型按需加载

モニタリングの推奨事項

建议定期检查Replicate平台的工作流执行日志，特别关注节点执行时间歌で応えるメモリーフットプリント两个关键指标，针对瓶颈节点进行定向优化。

この答えは記事から得たものである。Cog-ComfyUI：APIを使ったComfyUIワークフローの実行について

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