ComfyUI项目FAQ_云原生应用开发平台(CAP)-阿里云帮助中心

1. 如何查看ComfyUI版本？

1.1 方法一：点击左下角，设置 > 关于，查看ComfyUI版本

步骤1：点击左下角设置。

步骤2：点击关于。

步骤3：查看ComfyUI版本。

1.2 方法二：登录实例执行命令

步骤1：单击实例列表 > 登录实例。

步骤2：执行 cd comfyui && git log -1。

2. 如何升级ComfyUI版本？

登录实例通过Git命令升级

登录实例并进入目录
```
cd comfyui
```
添加或更新远程镜像仓库
```
git remote add mirror https://gh.llkk.cc/https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
```
说明
如果您之前已经添加过此镜像，执行此命令时会提示 fatal: remote mirror already exists.。这属于正常现象，您可以直接忽略此错误，继续执行下一步。
从镜像仓库拉取最新的消息
```
git fetch mirror --tags
```

切换到指定版本

# 将 v0.3.49 替换为您需要的目标版本号
git checkout -f v0.3.49

安装新版本依赖
```
pip install -r requirements.txt
```
重启工作空间
所有命令执行完毕后，请按以下步骤操作：
- 保存并关闭工作空间。
- 重新启动工作空间，以使所有更改和新版本生效。

说明

如果在 git checkout 步骤中遇到因文件权限问题导致的报错（常见于在 Windows 和 Linux 系统间切换），可以先执行以下命令：git config --global core.fileMode false ，设置 Git 忽略文件权限的变化，然后再重新尝试 checkout 命令。

3. 如何对模型进行预热避免首次出图请求耗时过长？

当一个全新的计算实例启动时，它需要先把巨大且复杂的模型文件从硬盘加载到高速的显存中，这个加载过程非常耗时，导致了首次出图的缓慢。一旦加载完成，模型文件已经缓存在显存中，后续出图就会很快。但由于配置更新、底层资源轮转等原因，会存在偶发的慢请求。

为了解决首次出图缓慢问题，将业务耗时控制在一个稳定的范围，Function AI为您提供了模型预热能力。在 ComfyUI 启动后，对外承担出图任务前，自动为您提交一次出图任务，提前完成模型加载。确保即使是新的实例，仍然可以高性能出图。

3.1 准备模型预热脚本

通过Function AI一键部署ComfyUI项目，在项目开发模型下测试工作流，并导出可用的预热工作流JSON文件。

对上一步导出的JSON文件内容进行改造，制作模型预热脚本。

重要

对于预热工作流的构造，需要满足以下要求。
- 工作流能正确运行，确保其中所需的模型、插件和自定义节点都已在函数实例中正确安装。
- 如需预热多个模型，可以在工作流中添加多个模型加载器，或延伸出子工作流。
预热的核心是加载模型到显存，而非生成高质量图片。因此，建议您通过以下方式缩短预热时间。
- 采样器迭代步数steps调整为1。
- 图像尺寸width/height调整为最小值16 x 16。

示例如下。

{
  "3": {
    "inputs": {
      "seed": 234571336938304,
      "steps": 1,
      "cfg": 8,
      "sampler_name": "euler",
      "scheduler": "normal",
      "denoise": 1,
      "model": [
        "4",
        0
      ],
      "positive": [
        "6",
        0
      ],
      "negative": [
        "7",
        0
      ],
      "latent_image": [
        "5",
        0
      ]
    },
    "class_type": "KSampler",
    "_meta": {
      "title": "K采样器"
    }
  },
  "4": {
    "inputs": {
      "ckpt_name": "sd-v1-5-inpainting.ckpt"
    },
    "class_type": "CheckpointLoaderSimple",
    "_meta": {
      "title": "加载检查点"
    }
  },
  "5": {
    "inputs": {
      "width": 16,
      "height": 16,
      "batch_size": 1
    },
    "class_type": "EmptyLatentImage",
    "_meta": {
      "title": "空潜空间图像"
    }
  },
  "6": {
    "inputs": {
      "text": "beautiful scenery nature glass bottle landscape, , purple galaxy bottle,",
      "clip": [
        "4",
        1
      ]
    },
    "class_type": "CLIPTextEncode",
    "_meta": {
      "title": "CLIP文本编码（提示）"
    }
  },
  "7": {
    "inputs": {
      "text": "text, watermark",
      "clip": [
        "4",
        1
      ]
    },
    "class_type": "CLIPTextEncode",
    "_meta": {
      "title": "CLIP文本编码（提示）"
    }
  },
  "8": {
    "inputs": {
      "samples": [
        "3",
        0
      ],
      "vae": [
        "4",
        2
      ]
    },
    "class_type": "VAEDecode",
    "_meta": {
      "title": "VAE解码"
    }
  },
  "9": {
    "inputs": {
      "filename_prefix": "ComfyUI",
      "images": [
        "8",
        0
      ]
    },
    "class_type": "SaveImage",
    "_meta": {
      "title": "保存图像"
    }
  }
}

3.2 配置模型预热

发布API，在ComfyUI界面依次选择API调用 > 配置管理，在高级配置区域，工作流预热选择开启，填写步骤1准备的模型预热脚本。
继续在API调用 > 配置管理页面的资源配置区域，选择适合业务规格的GPU资源，设置一个秒级快照，然后单击保存。
配置完成后，Function AI会为您创建实例，并在 ComfyUI 启动后自动触发出图请求，提前预热模型。您可以通过在API调用模式下，选择运行日志 > 函数日志，查看模型预热情况，如下图所示。