ComfyUI Container (Arch & Windows)

緣起:

    前幾天莫名其妙的想到，久違的登入 Facebook 滑貼文，就這樣偶然看到這文

    有意思，你成功激起我的性趣了，讓我研究看看。老實說，一開始完全沒方向，那個 Wan2.2 Remix 要怎麼使用啊？再次請教 gpt 老師，老師說可以用 ComfyUI 來操作，再來就用關鍵字去找，看到怎麼把這東西跑起來。

    我一開始是裝在我的 MSI 筆電 (Arch)，網路上的 Linux 資源很足，所以在設定跟安裝上沒碰上什麼困難，難的地方是進入 ComfyUI 後，完全不知道要怎麼做，即使有現成的 template，也很常少一堆 model，我也不知要去哪裡載、載完後要把 model 放在哪，痛苦地摸索了一段時間後才比較有概念。

    後來能成功生色圖後，有分享給那位韓國朋友看，他看完後，很希望我能教他，所以我後來還特別去研究怎麼在 Windows 上跑 ComfyUI Container，這邊碰上的問題比較多，比在 Linux 上麻煩些。

    這篇文章來記錄在 Arch 上與在 Windows 上設定環境、跑 ComfyUI Container 的過程。

Arch:

    我的 Arch 之前就有裝 Docker，nvidia 的 driver 跟 cuda 都可以用 pacman 來下載，裝完後要重開機。最後是裝 nvidia-container-toolkit，詳細的操作可以看這篇，之前看 kvm 的安裝也是看這位大大的文章。

    我後來再去看有沒有 ComfyUI 的 docker 教學，看到的又是那位大大的文章 XD，完全照著做就能跑起來，真的很容易。就那個 docker image 真的蠻大的，11 多 G，載好久。

    嗯...... 簡單到有點不可思異。

Windows:

    大部份的人平常都是使用 Windows 系統，我那位韓國朋友也不例外，為了教他，我在 Windows 上自己試著跑一輪安裝的流程，發現，比在 Linux 上複雜不少，也有踩到一些雷。

    Windows 的 Wsl 啟用 -> 這篇
    Docker Desktop 的安裝與設定 -> 這篇

    我這次 WSL 是裝比較多人在用的 Ubuntu，設定好後，接著確認你的電腦有沒有安裝 CUDA，基本上，只要你有安裝最近的 NVIDIA Studio Driver，預設就會就 CUDA，我從買完這台 MSI 筆電後就都沒動過跟 NIVIDIA 有關的東西，當下查看時它是有 CUDA。

    試著跑看看測試 nvidia 用的 docker，在 cmd 下

docker run --rm --gpus all nvidia/cuda:12.1.0-base-ubuntu20.04 nvidia-smi

    我看到輸出的訊息有顯示 CUDA Version，就以為可以正常跑 ComfyUI Container 了，結果實際去跑，出現錯誤。後來去查.... 看到這篇教學，哦~~ WSL Ubuntu 也要裝 nvidia-container-toolkit。

    打開 cmd -> 輸入 wsl -> 按 Enter，進入 Ubuntu 的環境後，下指令更新 reposity 列表

curl -fsSL https://nvidia.github.io/libnvidia-container/gpgkey | sudo gpg --dearmor -o /usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg \
  && curl -s -L https://nvidia.github.io/libnvidia-container/stable/deb/nvidia-container-toolkit.list | \
    sed 's#deb https://#deb [signed-by=/usr/share/keyrings/nvidia-container-toolkit-keyring.gpg] https://#g' | \
    sudo tee /etc/apt/sources.list.d/nvidia-container-toolkit.list \
  && \
    sudo apt-get update

    再安裝 nvidia-container-toolkit

sudo apt-get install -y nvidia-container-toolkit

    docker-compose 檔也要小改一下，改成

services:

  comfyui:
    init: true
    container_name: comfyui
    build:
      context: .
      dockerfile: Dockerfile
    image: "yanwk/comfyui-boot:cu126-slim"
    ports:
      - "8188:8188"
    volumes:
      - "./storage:/root"
    environment:
      - CLI_ARGS=--listen
    security_opt:
      - "label=type:nvidia_container_t"
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - driver: nvidia
              count: all
              capabilities: [gpu]

    這樣就能成功在 Windows 上跑了。