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🚀 实战入门：在服务器单卡部署 ComfyUI + Wan2.1 文生视频最佳实践

30分钟4090跑通Wan2.1，公司新媒体同事从此告别烧钱闭源工具

Posted by lili on October 10, 2025 · 读取中...
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      🚀 实战入门：在服务器单卡部署 ComfyUI + Wan2.1 文生视频最佳实践

      背景： 公司新媒体同事用闭源工具烧钱烧到财务报警，素材还往外网扔，老板直接放话：“本地化，自己搞一个能文生视频的。”

      目标： 在一台全新的 Ubuntu 服务器上，“傻瓜式”地部署 ComfyUI，用于 Wan2.1 文生视频 (T2V)。

      核心原则：

      1. 环境隔离： 绝不污染系统 Python，使用 venv。
      2. 资源隔离： 绝不抢占其他服务（如 vLLM），指定 GPU 运行。
      3. 网络优化： 全程使用国内镜像加速。
      4. 稳定运维： 使用 screen 进行后台持久化运行。

      📚 一、环境准备 (Prerequisites)

      在开始之前，确保您的新服务器满足以下条件。

      1. 检查NVIDIA驱动与CUDA

        • nvidia-smi
        • 确保能看到显卡列表（如 4090）和 CUDA 版本（如 12.x）。

      2. 检查核心工具

        • python3 --version (推荐 Python 3.10 或 3.11)
        • git --version
        • screen --version

      3. (可选) 安装工具

        • 如果缺少工具，运行：

          Bash

          1
2

          sudo apt update
sudo apt install python3-venv git screen
          组件 详情 检查命令
          操作系统 Ubuntu (Linux) uname -a
          GPU 8 x NVIDIA GeForce RTX 4090 nvidia-smi
          NVIDIA 驱动 570.124.06 nvidia-smi
          CUDA 版本 12.8 (由驱动支持) nvidia-smi
          Python 版本 3.10.9 python3 --version
          Git 版本 2.43.0 git --version

      📦 二、项目安装与环境隔离 (v-e-n-v)

      1. 创建项目根目录：

        Bash

        1
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        cd ~
mkdir My-ComfyUI
cd My-ComfyUI

      2. 创建虚拟环境：

        Bash

        1

        python3 -m venv venv

      3. (关键!) 激活虚拟环境：

        Bash

        1

        source venv/bin/activate
        • 您的终端提示符前面会出现 (venv) 标记。

      4. 克隆 ComfyUI：

        Bash

        1
2

        git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
        • 此时，您应位于 ~/My-ComfyUI/ComfyUI 目录，且 (venv) 已激活。

      🚀 三、安装依赖 (国内镜像加速)

      1. (推荐) 升级 pip：

        Bash

        1

        pip install --upgrade pip -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

      2. (关键) 安装 PyTorch (cu121)：

        • 使用中科大 (USTC) 镜像，它对 PyTorch 的 cuXXX 路径支持最好。

        Bash

        1

        pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://pypi.mirrors.ustc.edu.cn/pytorch-wheels/cu121

      3. 安装 ComfyUI 其它依赖：

        • 使用清华 (Tsinghua) PyPI 镜像。

        Bash

        1

        pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple

      💾 四、下载 Wan2.1 (T2V) 核心模型

      • 我们使用 hf-mirror.com 国内镜像，并用 wget -O 直接保存到正确目录。

      1. 下载 T2V 核心模型 (约 5.18 GB):

        Bash

        1
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        mkdir -p models/diffusion_models
wget -O models/diffusion_models/wan2.1_t2v_1.3B_fp16.safetensors \
https://hf-mirror.com/ali-vilab/wan2.1-t2v/resolve/main/diffusion_models/wan2.1_t2v_1.3B_fp16.safetensors

      2. 下载文本编码器 (约 6.27 GB):

        Bash

        1
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        mkdir -p models/text_encoders
wget -O models/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors \
https://hf-mirror.com/ali-vilab/wan2.1-fun/resolve/main/text_encoders/umt5_xxl_fp8_e4m3fn_scaled.safetensors

      3. 下载 VAE (约 242 MB):

        Bash

        1
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3

        mkdir -p models/vae
wget -O models/vae/wan_2.1_vae.safetensors \
https://hf-mirror.com/ali-vilab/wan2.1-fun/resolve/main/vae/wan_2.1_vae.safetensors

      🛠️ 五、安装 ComfyUI Manager (管理节点)

      这是为了方便未来安装新的自定义节点。

      1. 进入 custom_nodes 目录：

        Bash

        1

        cd ~/My-ComfyUI/ComfyUI/custom_nodes

      2. 克隆 Manager：

        Bash

        1

        git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git

      3. (重要) 未来如何手动安装节点：

        • 我们以 VideoHelperSuite 为例，这是“傻瓜”步骤：

        Bash

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        # 1. 在 custom_nodes 目录克隆
git clone https://github.com/Kosinkadink/ComfyUI-VideoHelperSuite.git
   
# 2. 进入新节点目录
cd ComfyUI-VideoHelperSuite
   
# 3. (关键!) 激活 venv 并安装它的依赖
source ../../../venv/bin/activate
pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple
   
# 4. 回到 ComfyUI 根目录
cd ../..

      🖥️ 六、部署与日常维护 (Screen)

      1. 首次启动 (前台测试)

      1. 回到 ComfyUI 根目录：

        Bash

        1

        cd ~/My-ComfyUI/ComfyUI

      2. (关键!) 激活虚拟环境 (如果已失效)：

        Bash

        1

        source ../venv/bin/activate

      3. 指定 GPU 6 启动：

        Bash

        1

        CUDA_VISIBLE_DEVICES=6 python main.py --listen

      4. 在您本地电脑浏览器访问 http://[服务器IP]:8188。

      5. 拖入 T2V 工作流 (wan_t2v.json)，点击 “Queue Prompt” 测试。

      6. 测试成功后，在 SSH 终端按 Ctrl + C 停止。

      2. 后台部署 (Screen)

      1. 创建一个名为 comfyui 的 screen 会话：

        Bash

        1

        screen -S comfyui

      2. 您会进入一个“新”的终端。在这个新终端里，执行标准启动流程：

        Bash

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        # 1. 进入目录
cd ~/My-ComfyUI/ComfyUI
   
# 2. 激活环境
source ../venv/bin/activate
   
# 3. 指定 GPU 6 启动 (这次不需要 &)
CUDA_VISIBLE_DEVICES=6 python main.py --listen
   
CUDA_VISIBLE_DEVICES=6 python main.py --listen --enable-cors

      3. 程序开始运行。现在，您可以“脱离”这个会话了。

        • 按 Ctrl + A，然后松开，再按 D。

      4. 您会返回主终端，看到 [detached]。程序已在后台运行，您可以关闭 SSH 了。

      3. 日常维护

      • 如何重连会话 (查看日志/停止程序):

        Bash

        1

        screen -r comfyui
        • 您会瞬间跳回 ComfyUI 的日志界面。按 Ctrl + C 即可停止。

      • 如何更新 ComfyUI:

        1. screen -r comfyui (重连)
        2. Ctrl + C (停止)
        3. git pull (更新 ComfyUI 代码)
        4. source ../venv/bin/activate (激活环境)
        5. pip install -r requirements.txt -i ... (更新依赖)
        6. CUDA_VISIBLE_DEVICES=6 python main.py --listen (重新启动)
        7. Ctrl + A, D (脱离)

      • 如何查看所有 screen 会话：

        Bash

        1

        screen -ls

      ❓ 七、常见问题 (Q&A)

      • Q: 提示 Some Nodes Are Missing (缺少节点)?
        • A: 见【五.3】。git clone 节点到 custom_nodes，然后 cd 进去 pip install -r requirements.txt。
      • Q: 我要 T2V，为什么提示我上传视频?
        • A: 您拖入了错误的工作流 (如 wan2.1-fun.json)。T2V 请使用 wan_t2v.json 工作流。

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