Compute
ComfyUI
启动这个模板，实例 URL 上就已经有一块 ComfyUI 画布在等你，并预装了 ComfyUI-Manager，让你不用离开浏览器就能安装模型和自定义节点。
你会得到什么
Section titled “你会得到什么”镜像是 grafilab/comfyui:2026-06-09，基于 pytorch/pytorch:2.5.1-cuda12.4-cudnn9-runtime 构建。
- 80 端口上的 ComfyUI，发布在
https://<your-slug>.instance.grafilab.ai。 - ComfyUI-Manager，用来从界面里安装模型和自定义节点。
- 同一容器上通过 SSH 使用的 root shell，大体积或需要授权的模型下载靠它。
镜像里不带任何模型。 新实例能打开工作流，但在你放好一个 checkpoint 之前跑不起来。把租期最初几分钟预留给下载，启动前先读获取模型和自定义节点，好心里有数要拉些什么。
启动并打开 ComfyUI
Section titled “启动并打开 ComfyUI”部署实例，在第 2 步 Template Selection 里选 ComfyUI。按你打算跑的模型来选卡：SDXL 级别的 checkpoint 在 16–24 GB 上很宽裕，而更大的视频和 Flux 模型需要多得多。完整流程见部署 GPU 实例。
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在控制台打开 My Instance，等卡片显示 Active。
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打开
https://<your-slug>.instance.grafilab.ai。slug 就是实例卡片上那个三词名字。
获取模型和自定义节点
Section titled “获取模型和自定义节点”ComfyUI 在 /opt/ComfyUI/models 下按类别的子目录查找权重：
| 目录 | 放什么 |
|---|---|
/opt/ComfyUI/models/checkpoints | 基础模型 —— Load Checkpoint 节点加载的东西。 |
/opt/ComfyUI/models/loras | LoRA 适配器。 |
/opt/ComfyUI/models/vae | 独立的 VAE，用于 checkpoint 没自带的情况。 |
/opt/ComfyUI/models/controlnet | ControlNet 模型。 |
从 Manager 安装
Section titled “从 Manager 安装”点 ComfyUI 菜单里的 Manager，打开模型安装界面 —— 当前版本叫 Model Manager，旧版本叫 Install Models —— 搜索你要的模型，点 Install。Manager 知道每一项该放进哪个子目录，所以常见模型走这条路最省事。
通过 SSH 安装
Section titled “通过 SSH 安装”Manager 里没有的，或者需要授权的仓库，就通过 SSH 连接（见管理实例）并直接下载到位：
cd /opt/ComfyUI/models/checkpointswget -O model.safetensors "https://example.com/path/to/model.safetensors"huggingface-cli download <repo-id> <filename> \ --local-dir /opt/ComfyUI/models/checkpoints需要授权的仓库，先运行 huggingface-cli login 并粘贴 Hugging Face token。
在模型选择节点上按刷新控件，或者重新加载浏览器标签页，新文件就会被识别。下载总量控制在实例卡片上的 Disk Space 数值以内，实际要跑的模型控制在卡片的 VRAM 数值以内。
安装自定义节点
Section titled “安装自定义节点”点 Manager，打开自定义节点安装界面 —— 当前版本叫 Custom Nodes Manager，旧版本叫 Install Custom Nodes —— 搜索并点 Install。然后用 Manager 的 Restart 操作，让 ComfyUI 重载并注册新的节点类型。
如果菜单里根本没有 Manager 按钮，说明内置的 Manager 没加载起来。先重新加载标签页；还是没有就重新启动实例。
跑第一个工作流
Section titled “跑第一个工作流”-
从工作流菜单加载内置的文生图图（Workflow → Browse Templates，或 Load Default 操作）。
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在 Load Checkpoint 节点里选中你下载的 checkpoint。
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在正向 CLIP Text Encode 节点里输入提示词。
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点 Queue Prompt。节点会在执行时高亮，运行结束后图像出现在 Save Image 节点里。
生成的图像写在容器内的 /opt/ComfyUI/output。想保留的可以从节点本身下载，或者用 Backup 归档整个目录。
持久化与安全
Section titled “持久化与安全”Nothing persists past the rental
Instances have no persistent volume. Anything you write at runtime — downloaded models, installed packages, notebooks, outputs — lives in the container for the lifetime of the rental and is gone when it expires. Before Expire at, back up the folders you care about to Grafilab storage and download the archive.
在这个模板上，那条警告分量很重：模型动辄几十 GB，重新下载是每次新租用里最慢的一环。在 Expire at 之前，用实例卡片上的 Backup 备份两个关键目录：
/opt/ComfyUI/models—— 你下载的一切。/opt/ComfyUI/output—— 你生成的一切。
Anyone with the URL can reach your web UI
The Grafilab proxy does not add a login in front of your instance. Your random three-word slug (https://<your-slug>.instance.grafilab.ai) is the only barrier, and the shipped web templates have no application login of their own (Open WebUI is the exception). Treat the URL like a password: don’t paste it in public places, and if you need a lock, add one inside the app over SSH.
ComfyUI 自身没有登录，而自定义节点会在你的 GPU 上执行任意 Python。把实例 URL 当成凭据，并且只安装那些你愿意给它一个 shell 的自定义节点。
CUDA out of memory。 降低分辨率、把 batch size 调到 1，或者换一个更小的 checkpoint。如果只在长时间运行后出现，重新加载标签页以清掉两次生成之间缓存的模型。- 节点变红并提示 “missing node type”。 工作流用到了你没有的自定义节点。打开 Manager，用它的安装缺失节点功能，然后重启。
- checkpoint 没出现在节点的下拉列表里。 检查它是否放进了
/opt/ComfyUI/models下正确的子目录，然后在节点上按刷新或重新加载标签页。 - 刚启动后页面没响应。 等实例卡片显示 Active。