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基于 AMD GPU + ROCm 运行 ComfyUI

注意：需要自行构建镜像

由于 ROCm PyTorch 太大， GitHub Actions 总是报错“存储空间不足”，导致无法利用 GitHub 自动构建发布镜像，所以不再提供成品镜像。用户运行前需要先构建镜像（基本就是下载，加上少量编译）。

如将来 AMD 缩减 PyTorch 包大小，会将再次启用自动构建。

准备工作

构建并运行

使用 Docker
git clone https://github.com/YanWenKun/ComfyUI-Docker.git

cd ComfyUI-Docker/rocm

docker build . -t yanwk/comfyui-boot:rocm

mkdir -p storage

docker run -it --rm \
  --name comfyui-rocm \
  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri \
  --group-add=video --ipc=host --cap-add=SYS_PTRACE \
  --security-opt seccomp=unconfined \
  --security-opt label=disable \
  -p 8188:8188 \
  -v "$(pwd)"/storage:/root \
  -e CLI_ARGS="" \
  yanwk/comfyui-boot:rocm
使用 Podman
git clone https://github.com/YanWenKun/ComfyUI-Docker.git

cd ComfyUI-Docker/rocm

podman build . -t yanwk/comfyui-boot:rocm

mkdir -p storage

podman run -it --rm \
  --name comfyui-rocm \
  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri \
  --group-add=video --ipc=host --cap-add=SYS_PTRACE \
  --security-opt seccomp=unconfined \
  --security-opt label=disable \
  -p 8188:8188 \
  -v "$(pwd)"/storage:/root \
  -e CLI_ARGS="" \
  yanwk/comfyui-boot:rocm

启动完成后，访问 http://localhost:8188/

如果你愿意折腾……

（以下内容介绍另外的安装使用方式，与本镜像无关）

ROCm 有一个 PyTorch 镜像：

docker pull rocm/pytorch:rocm6.2.3_ubuntu22.04_py3.10_pytorch_release_2.3.0

mkdir -p storage

docker run -it --rm \
  --name comfyui-rocm \
  --device=/dev/kfd --device=/dev/dri \
  --group-add=video --ipc=host --cap-add=SYS_PTRACE \
  --security-opt seccomp=unconfined \
  --security-opt label=disable \
  -p 8188:8188 \
  --user root \
  --workdir /root/workdir \
  -v "$(pwd)"/storage:/root/workdir \
  rocm/pytorch:rocm6.2.3_ubuntu22.04_py3.10_pytorch_release_2.3.0 \
  /bin/bash

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git

# Or use conda
pip install -r ComfyUI/requirements.txt

# Or python3
python ComfyUI/main.py --listen --port 8188

这个镜像很大，但如果你运行遇到困难，可以尝试用这个镜像手动安装运行 ComfyUI。 它已经安装好了最重要的 PyTorch，你只需要再安装少量 Python 包即可运行 ComfyUI。

备注： Windows 用户

（以下内容介绍另外的安装使用方式，与本镜像无关）

WSL2 支持 ROCm 与 DirectML。

  • ROCm

如果你的 AMD GPU 在 兼容性列表 中，你可以在 WSL2 环境中安装 Radeon software ，也可以通过 Docker Desktop 使用 ROCm PyTorch 镜像。

  • DirectML

DirectML 支持大多数 GPU（包括 AMD APU 与 Intel GPU）。 该方法比纯 CPU 快，比 Linux 下的 ROCm 慢，且支持的 GPU 型号更多（甚至核显也能跑）。

  • ZLUDA

这里 ZLUDA 不是跑在 WSL2 上，而是 Windows 原生运行。ZLUDA 能“翻译”CUDA 指令给 AMD GPU 运行。 这里不写详细了，因为老方法很可能一更新就不能用了，还请搜索教程。 但还是提一点建议，先试着跑 SD-WebUI，这个起手要容易不少。