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。
Programa de otimização
- 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
- 在Cog容器启动时指定足够资源：
sudo cog run -p 8188 --gpu=1 bash - 启用临时文件返回功能，避免重复生成中间结果
- 对高频使用模型采用缓存机制，如将LoRA模型预加载到内存
- 使用GlifNodes提供的LoraLoaderFromURL节点实现远程模型按需加载
Recomendações de monitoramento
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responder cantando内存占用两个关键指标，针对瓶颈节点进行定向优化。
Essa resposta foi extraída do artigoCog-ComfyUI: executando fluxos de trabalho do ComfyUI com APIsO
Não pode ser reproduzido sem permissão:Ferramentas de produtividade de IA " 怎样优化ComfyUI工作流在大规模应用中的执行效率？
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