Ошибки ComfyUI: запуск, модели, custom nodes и память GPU

Сначала определите этап сбоя: подготовка инстанса, запуск сервера, проверка графа, генерация или скачивание результата. Переустановка до чтения первой ошибки часто уничтожает полезные сведения и повторяет оплачиваемую подготовку.

Найдите первую проверку по симптому

Симптом Где искать Первое действие
Медленная установка или загрузка Зависимости, сеть, диск Посмотреть прогресс/логи и свободное место, не применять произвольный лимит в пять минут
Страница ComfyUI не открывается Процесс, порт, туннель, gateway Проверить локальный сервер на инстансе, затем путь доступа
После запуска пустой холст Нет стартового графа Импортировать подходящий workflow JSON
Checkpoint отсутствует в списке Путь, имя, незавершённая загрузка Проверить models/checkpoints/ работающей установки
Красный/неизвестный узел Нет расширения или старая версия Определить пакет/версию конкретного узла до установки
Tensor shape / отсутствует CLIP Неверный тип весов или семейство Сопоставить loader с точным файлом модели
CUDA unavailable / ошибка kernel Драйвер, сборка PyTorch, поддержка GPU Проверить nvidia-smi и используемый Python
CUDA out of memory Память графа Уменьшить разрешение/batch size, убрать дополнительные ветки
Таймаут API-клиента Очередь, выполнение, соединение Найти напечатанный prompt ID в очереди/истории до повторной отправки

Проверьте сервер до браузера

Для текущих готовых пресетов команды ниже только читают состояние. При ручной установке скорректируйте пути:

nvidia-smi
df -h /workspace
tail -n 100 /var/log/comfyui.log
curl --fail --show-error --max-time 5 http://127.0.0.1:8188/system_stats

Если локальный HTTP-запрос проходит, а браузер не подключается, проверяйте SSH-туннель или выданный URL. Если запрос не проходит локально, найдите первую ошибку приложения и проверьте, работает ли процесс. Обновление вкладки не исправит ошибку Python-import.

В пресетах используется /var/log/comfyui.log; ручной запуск может писать только в терминал или другой лог. Пока интерфейс недоступен, прогресс может показывать продолжающуюся установку зависимостей. Если работа продвигается — дождитесь её; при явном сбое исследуйте ошибку, а не создавайте инстанс заново вслепую.

Разделяйте VRAM и системную RAM

При CUDA OOM начните с batch size 1, меньшего изображения и простого text-to-image графа. Уберите ControlNet, крупные апскейлеры и дополнительные модели, затем возвращайте их по одному. Перед изменением графа проверьте, не занимает ли VRAM другой процесс.

Если процесс завершён без CUDA-ошибки, проверьте системную RAM и ограничения хоста/контейнера. Offload весов может уменьшить расход VRAM, одновременно увеличив RAM и задержки. Две GPU не делят память одной модели автоматически — см. multi-GPU.

Флаг --lowvram не исправит несовместимую сборку CUDA или повреждённый чекпойнт. Для ручной установки проверьте Python-окружение по инструкции запуска. Перед заменой зависимостей готового пресета сохраните логи.

Восстановите граф без массовых обновлений

При отсутствии модели сравните имя и папку с руководством по моделям и узлам. Для неизвестного узла выясните, встроен ли он в более новую версию ComfyUI или относится к расширению. «Update all» может добавить новую проблему до выяснения первой.

Попробуйте неизменённый базовый граф SDXL или FLUX с соответствующей моделью. Если он работает, возвращайте изменения по одному. Если inpainting ничего не меняет, сначала проверьте маску, а не устанавливайте другую модель.

Сохраните данные для воспроизведения ошибки

Нужны граф, имена моделей, ревизии ComfyUI/custom nodes, модель GPU, разрешение, batch size и первая относящаяся к сбою ошибка. Для API сохраните prompt_id и request.json; перед передачей удалите приватные промпты. Таймаут ожидания не отменяет задание — поведение клиента описано в руководстве по API.

Перед остановкой, обновлением или заменой окружения сохраните результаты по чеклисту хранения. Когда базовый граф заработает, вернитесь к разделу генерации изображений. Источник: параметры запуска ComfyUI.

Готовы запустить?

Запустить GPU-сервер