ComfyUI の問題のトラブルシューティングと解決方法

# 低 VRAM モード（テキストエンコーダーに CPU を使用）
python main.py --lowvram

# CPU モード（非常に遅いが、あらゆるハードウェアで動作します。最後の手段としてのみ使用してください）
python main.py --cpu

# プレビューを無効化（VRAM と処理を節約）
python main.py --preview-method none

# 最適化されたアテンションメカニズムを使用
python main.py --use-pytorch-cross-attention
python main.py --use-flash-attention

# 非同期ウェイトオフローディング
python main.py --async-offload

# OS 用に特定の VRAM 量を予約（GB 単位）
python main.py --reserve-vram 2

# スマートメモリ管理を無効化
python main.py --disable-smart-memory

# 異なるキャッシュ戦略を使用
python main.py --cache-none      # RAM 使用量は少ないが、遅い
python main.py --cache-lru 10    # 10 個の結果をキャッシュ、高速
python main.py --cache-classic   # 古いスタイル（攻撃的）のキャッシュを使用

# Python バージョンを確認（3.9+ が必要、3.12 を推奨）
python --version

# 仮想環境を使用（推奨）
python -m venv comfyui_env
source comfyui_env/bin/activate  # Linux/Mac
comfyui_env\Scripts\activate     # Windows

# まず pip を更新
python -m pip install --upgrade pip

# 依存関係をインストール
pip install -r requirements.txt

# NVIDIA GPU 用（CUDA 13.0）
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130

# AMD GPU 用（Linux のみ - ROCm 7.2）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.2

# NVIDIA パッケージ付き仮想環境用
export LD_LIBRARY_PATH=$VIRTUAL_ENV/lib/python3.12/site-packages/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH

# conda 環境用
export LD_LIBRARY_PATH=$CONDA_PREFIX/lib/python3.12/site-packages/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH

# または Python site-packages を自動的に検索
PYTHON_PATH=$(python -c "import site; print(site.getsitepackages()[0])")
export LD_LIBRARY_PATH=$PYTHON_PATH/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH

# 他の NVIDIA ライブラリも必要になる場合があります
export LD_LIBRARY_PATH=$PYTHON_PATH/nvidia/cuda_runtime/lib:$LD_LIBRARY_PATH
export LD_LIBRARY_PATH=$PYTHON_PATH/nvidia/cublas/lib:$LD_LIBRARY_PATH

# インストールされている NVIDIA パッケージを確認
python -c "import site; import os; nvidia_path=os.path.join(site.getsitepackages()[0], 'nvidia'); print('NVIDIA libs:', [d for d in os.listdir(nvidia_path) if os.path.isdir(os.path.join(nvidia_path, d))] if os.path.exists(nvidia_path) else 'Not found')"

# PyTorch が必要とする不足しているライブラリを検索
python -c "import torch; print(torch.__file__)"
ldd $(python -c "import torch; print(torch.__file__.replace('__init__.py', 'lib/libtorch_cuda.so'))")

# 仮想環境の場合、アクティベーションスクリプトに追加
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$VIRTUAL_ENV/lib/python*/site-packages/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH' >> $VIRTUAL_ENV/bin/activate

# conda 環境の場合
conda env config vars set LD_LIBRARY_PATH=$CONDA_PREFIX/lib/python*/site-packages/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH

# グローバル bashrc 用（必要に応じて Python バージョンを調整）
echo 'export LD_LIBRARY_PATH=$(python -c "import site; print(site.getsitepackages()[0])")/nvidia/nvjitlink/lib:$LD_LIBRARY_PATH' >> ~/.bashrc

# 現在のライブラリキャッシュを確認
ldconfig -p | grep cuda
ldconfig -p | grep nccl

# 不足している場合、ライブラリパスを追加（root 権限が必要）
sudo echo "/usr/local/cuda/lib64" > /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf
sudo ldconfig

# 不足しているものを見るための詳細ライブラリローディング
LD_DEBUG=libs python main.py 2>&1 | grep "looking for"

# PyTorch CUDA の可用性を確認
python -c "import torch; print('CUDA available:', torch.cuda.is_available()); print('CUDA version:', torch.version.cuda)"

# Git 経由で ComfyUI を更新した後、フロントエンドの依存関係を更新
pip install -r requirements.txt

# まず torch をアンインストール
pip uninstall torch

# CUDA 13.0 で安定版 PyTorch をインストール
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130

# ナイトリービルド用（パフォーマンスの改善がある場合があります）
pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu132

# CUDA サポートを検証
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

# GPU が見えているか確認
nvidia-smi

# ドライバーバージョンと CUDA 互換性を確認
nvidia-smi --query-gpu=driver_version --format=csv

# 安定版 ROCm PyTorch をインストール（執筆時点では 7.2）
pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm7.2

# ナイトリービルド用（執筆時点では ROCm 7.2）、パフォーマンスの改善がある場合があります
pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/rocm7.2

# RDNA2 またはそれ以前用（6700、6600）
HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0 python main.py

# RDNA3 カード用（7600）
HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 python main.py

# 実験的なメモリ効率的アテンションを有効化（PyTorch 2.4 では不要）
TORCH_ROCM_AOTRITON_ENABLE_EXPERIMENTAL=1 python main.py --use-pytorch-cross-attention

# チューナブルオペレーションを有効化（初回実行は遅いが、その後の実行は高速）
PYTORCH_TUNABLEOP_ENABLED=1 python main.py

# Apple Silicon 用 PyTorch ナイトリーをインストール
# Apple のガイドに従ってください：https://developer.apple.com/metal/pytorch/

# MPS の可用性を確認
python -c "import torch; print(torch.backends.mps.is_available())"

# ComfyUI を起動
python main.py

# CPU モードを強制
python main.py --cpu

# メモリ最適化付き
python main.py --force-fp16 --cpu

# XPU サポート付き PyTorch ナイトリーをインストール
pip install --pre torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/xpu

# ComfyUI を起動
python main.py

# Intel Arc A-Series Graphics 用
conda install libuv
pip install torch==2.3.1.post0+cxx11.abi torchvision==0.18.1.post0+cxx11.abi torchaudio==2.3.1.post0+cxx11.abi intel-extension-for-pytorch==2.3.110.post0+xpu --extra-index-url https://pytorch-extension.intel.com/release-whl/stable/xpu/us/