dgx spark 安装comfyui教程

一、前置准备（关键兼容检查）
确认 DGX 现有环境
先检查已安装的 CUDA 版本（需与 ComfyUI 兼容）：
# 查看 CUDA 驱动和 Toolkit 版本
nvidia-smi
nvcc -V

第二步：安装Conda环境

（1）下载Miniconda3

Spark 通常依赖系统 Python，建议为 ComfyUI 创建独立 Conda 环境：
# DGX Spark是aarch64架构   下载aarch64架构的Miniconda3（官方稳定版）
wget https://repo.anaconda.com/miniconda/Miniconda3-py310_24.4.0-0-Linux-aarch64.sh

# 给安装脚本加执行权限
chmod +x Miniconda3-py310_24.4.0-0-Linux-aarch64.sh

（2）安装Miniconda3

# 静默安装（-b：不弹交互界面；-p：指定安装路径）
bash Miniconda3-py310_24.4.0-0-Linux-aarch64.sh -b -p $HOME/miniconda3

# 将conda加入当前shell环境（不用重启终端）
source $HOME/miniconda3/etc/profile.d/conda.sh

# 验证是否安装成功（会显示conda版本）
conda –version

# 验证架构是否匹配（输出aarch64则正确）
uname -m

（3）用 conda 创建 ComfyUI 的虚拟环境（可选但推荐）
安装完 Miniconda 后，建议为 ComfyUI 单独建环境，避免依赖冲突：

# 创建名为comfyui的环境，指定Python版本
conda create -n comfyui python=3.10 -y

# 激活环境
conda activate comfyui

第三步 安装PyTorch Cuda

# 按装aarch64+CUDA 13.0版本的PyTorch（DGX服务器通用）这个地方必须是13.0版本，版本可用到这个网站查看  https://download.pytorch.org/whl/
pip3 install torch torchvision torchaudio –index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130

# 验证（输出True则成功）
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

CUDA 环境变量未注入 conda 环境
即使系统装了 CUDA，conda 环境可能没识别到，手动注入环境变量：

# 1. 临时注入（当前终端生效）
export CUDA_HOME=/usr/local/cuda
export LD_LIBRARY_PATH=$CUDA_HOME/lib64:$LD_LIBRARY_PATH
export PATH=$CUDA_HOME/bin:$PATH

# 2. 永久注入（所有conda环境生效，推荐）
echo -e "export CUDA_HOME=/usr/local/cuda\\nexport LD_LIBRARY_PATH=\\$CUDA_HOME/lib64:\\$LD_LIBRARY_PATH\\nexport PATH=\\$CUDA_HOME/bin:\\$PATH" >> ~/.bashrc

# 3. 刷新环境变量
source ~/.bashrc

# 4. 重新激活conda环境并验证
conda activate comfyui
python -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

第四步 安装ComfyUI
(1)克隆 ComfyUI 并安装依赖

# 克隆源码
原码路径  clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git 但是下载速度很慢，
在码云官网注册登陆，https://gitee.com/  右上角+处，从 Github导入仓库

git clone https://gitee.com/xxxxxx/ComfyUI.git        #你的仓库地址

cd ~./ComfyUI

(2)安装 ComfyUI 基础依赖
pip install -r requirements.txt

(3)启动ComfyUI（强制FP16适配GPU）
python main.py –force-fp16