阿里云部署 ComfyUI
1. 开通阿里云 - 人工智能平台PAI
点击开通阿里云“人工智能平台PAI”服务。
注意左上角的地域，尽量选择离自己近的（北京，上海，杭州，深圳是免费试用的地域）。
点击“开通PAI并创建默认工作空间”。
可以勾选“组合开通中的OSS”，后续可以挂载便宜的存储空间。
点击“服务角色授权”的“去授权”并“同意授权”。
点击进入“PAI控制台”。
2. 创建实例
在“模型开发与训练 - 交互式建模（DSW）”新建实例。
填入实例名称，除了资源配额, 镜像和数据集三处需要注意的选项外，其他保持默认即可。
2.1 资源配额
点击“资源规格”，选择“免费使用”，根据需要选择 NVIDIA A10 或 NVIDIA V100 显卡（推荐A10，显存24G且价格划算）。免费领取3个月5000计算时资源抵扣包。
2.2 镜像
选择“官方镜像”，点击下方输入框。
在“芯片类型”中选择“GPU”。
选择 modelscope:1.16.0-pytorch2.3.0tensorflow2.16.1-gpu-py310-cu121-ubuntu22.04镜像。
点击“确定”，完成镜像选择。
2.3 数据集
开通阿里云对象存储OSS”，点击“创建Bucket”。
依次填入信息，需要注意地域要选择开通“人工智能平台PAI”时的地域，同地域内网不用花流量费。
存储类型选择“标准存储”。
存储冗余类型选择“本地冗余存储”。
其他默认点击“完成创建”。
购买OSS资源包,根据需要选择容量和时长，注意地域要选择开通“人工智能平台PAI”和“创建Bucket”时的地域。
返回“人工智能平台PAI - 新建实例 - 数据集”选项，可以在“对象存储OSS”看到刚刚创建的 Bucket。
点击“确定”，完成数据集选择。
3. 安装 ComfyUI
实例环境准备完成后，打开实例。
打开终端 “Text and terminal” - “terminal” 。
默认打开目录 /mnt/workspace。
将 ComfyUI 仓库克隆到本地：
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI进入 ComfyUI 目录：
cd ComfyUI安装依赖环境：
pip install requirements.txt启动 ComfyUI :
python main.py加载完成后点击http://127.0.0.1:8188打开 ComfyUI：
Import times for custom nodes:
0.0 seconds: /mnt/workspace/ComfyUI/custom_nodes/websocket_image_save.py
0.0 seconds: /mnt/workspace/ComfyUI/custom_nodes/AIGODLIKE-COMFYUI-TRANSLATION
0.0 seconds: /mnt/workspace/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI_UltimateSDUpscale
0.0 seconds: /mnt/workspace/ComfyUI/custom_nodes/ComfyUI-Manager
Starting server
To see the GUI go to: http://127.0.0.1:81884. ComfyUI 调用“对象存储OSS”上的模型
在2.3步数据集创建的 Bucket 会挂载到实例 /mnt/data目录下。
我们通过 Bucket 创建的文件夹或上传的模型可以在/mnt/data目录下看到。
4.1 修改 ComfyUI 默认的模型目录
将 ComfyUI 根目录的 extra_model_paths.yaml.example 文件重命名为 extra_model_paths.yaml
将模型文件路径 base_path: 改为 /mnt/data/
a111:
base_path: /mnt/data/
checkpoints: models/Stable-diffusion/
configs: models/Stable-diffusion
vae: models/VAE
loras: |
models/Lora
models/LyCORIS
upscale_models: |
models/ESRGAN
models/RealESRGAN
models/SwinIR
embeddings: embeddings
hypernetworks: models/hypernetworks
controlnet: models/ControlNet4.2 上传模型到 Bucket
点击 Bucket 名称，可以上传文件或创建目录
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