在 NVIDIA DGX Spark（GB10）上部署 Flux AI + ComfyUI 完整踩坑記錄

作者筆記： 本文記錄在 NVIDIA DGX Spark 上從零開始部署 Flux AI 圖像生成系統的完整過程，包含所有踩過的坑、錯誤訊息與解決方法。希望能幫助後來者少走彎路。

環境規格

GPU:    NVIDIA GB10 (Grace Blackwell Superchip)
VRAM:   119.69 GB（統一記憶體，CPU+GPU 共享）
CUDA:   Driver 13.0
OS:     Ubuntu 24.04 (aarch64 / ARM64)
Python: 3.11.9
PyTorch: 2.12.0.dev20260224+cu128
ComfyUI: v0.14.1

⚠️ 重要提醒： DGX Spark 是 ARM64 架構，不是 x86！這會影響 PyTorch 版本選擇與部分套件安裝方式。

確認環境指令

# 確認 GPU
nvidia-smi

# 確認系統架構（應顯示 aarch64）
uname -m

# 確認 CUDA（剛安裝完可能尚未有 nvcc）
nvcc --version

安裝 pyenv

安裝系統依賴

sudo apt update && sudo apt install -y \
  build-essential libssl-dev zlib1g-dev \
  libbz2-dev libreadline-dev libsqlite3-dev \
  libncursesw5-dev xz-utils tk-dev \
  libxml2-dev libxmlsec1-dev libffi-dev liblzma-dev \
  curl git

安裝 pyenv

curl https://pyenv.run | bash

加入環境變數

echo 'export PYENV_ROOT="$HOME/.pyenv"' >> ~/.bashrc
echo 'export PATH="$PYENV_ROOT/bin:$PATH"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv init -)"' >> ~/.bashrc
echo 'eval "$(pyenv virtualenv-init -)"' >> ~/.bashrc

source ~/.bashrc

# 確認安裝
pyenv --version

建立 Python 虛擬環境

# 安裝 Python 3.11.9（ARM64 會自動編譯，需要幾分鐘）
pyenv install 3.11.9

# 建立虛擬環境
pyenv virtualenv 3.11.9 comfyui-flux

# 確認
pyenv virtualenvs

Clone ComfyUI

⚠️ 坑一：Repo 已遷移，舊網址已過時

# ❌ 舊的（已過時，勿使用）
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git

# ✅ 正確的（2025年底已遷移至 Comfy-Org）
git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.git
cd ComfyUI

ComfyUI 已遷移至 Comfy-Org 組織，最新版本為 v0.8.0+。新版本對 CUDA 13.0 和 GB10 有原生支援。

綁定虛擬環境

cd ComfyUI

# 在此目錄自動啟用虛擬環境
pyenv local comfyui-flux

# 確認
python --version  # 應顯示 3.11.9

安裝 PyTorch

⚠️ 坑二：GB10 需要 PyTorch Nightly

GB10 搭載 CUDA 13.0，穩定版 PyTorch 尚未支援，必須使用 nightly 版本。

pip install --upgrade pip

# GB10 + CUDA 12.8 nightly
pip install --pre torch torchvision torchaudio \
  --index-url https://download.pytorch.org/whl/nightly/cu128

# 驗證
python -c "
import torch
print('PyTorch:', torch.__version__)
print('CUDA available:', torch.cuda.is_available())
print('GPU:', torch.cuda.get_device_name(0))
print('Total Memory:', torch.cuda.get_device_properties(0).total_memory // 1024**3, 'GB')
"

安裝 ComfyUI 依賴

pip install -r requirements.txt

安裝 ComfyUI Manager

cd custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
pip install -r ComfyUI-Manager/requirements.txt
cd ..

下載 Flux 模型

⚠️ 坑三：huggingface-cli 指令名稱不同

安裝 huggingface_hub 後，指令不是 huggingface-cli，而是 hf：

pip install huggingface_hub

# ❌ 這樣會報錯
huggingface-cli download ...

# ✅ 正確指令
hf download ...

# 查看所有子指令
hf --help

⚠️ 坑四：登入指令也不同

# ❌ 錯誤
hf login

# ✅ 正確
hf auth login

⚠️ 坑五：Fine-grained Token 無法存取 Gated Repo

使用 Fine-grained Token 會出現以下錯誤：

403 Forbidden: Please enable access to public gated repositories 
in your fine-grained token settings to view this repository.

解決方法： 去 https://huggingface.co/settings/tokens/new 建立 Read 類型的 Token（不要選 Fine-grained）。

⚠️ 坑六：必須先在網頁同意授權

即使 Token 正確，也需要先在網頁上接受授權條款：

登入 https://huggingface.co/black-forest-labs/FLUX.1-schnell
點擊 “Agree and access repository”

正確下載流程

cd ~/ComfyUI

# 建立目錄
mkdir -p models/unet models/vae models/clip

# 登入
hf auth login
# 輸入 hf_xxx token

# ① 主模型（23.8GB）
hf download black-forest-labs/FLUX.1-schnell \
  flux1-schnell.safetensors \
  --local-dir models/unet/

# ② VAE（335MB）
hf download black-forest-labs/FLUX.1-schnell \
  ae.safetensors \
  --local-dir models/vae/

# ③ CLIP-L（246MB）
hf download comfyanonymous/flux_text_encoders \
  clip_l.safetensors \
  --local-dir models/clip/

# ④ T5-XXL fp16（9.8GB）
hf download comfyanonymous/flux_text_encoders \
  t5xxl_fp16.safetensors \
  --local-dir models/clip/

啟動 ComfyUI

cd ~/ComfyUI

python main.py \
  --listen 0.0.0.0 \
  --port 8188 \
  --disable-cuda-malloc \
  --gpu-only

瀏覽器開啟：http://<IP>:8188

踩坑記錄總整理

坑七：Workflow 節點設定錯誤導致 KeyError t5xxl

錯誤訊息：

KeyError: 't5xxl'
File "nodes_flux.py", line 30, in execute
    tokens["t5xxl"] = clip.tokenize(t5xxl)["t5xxl"]

原因： DualCLIPLoader 節點的 type 設定成 sdxl 而非 flux，導致載入錯誤的 CLIP 模型。

解決方法：

在 ComfyUI 介面找到 DualCLIPLoader 節點：

type: sdxl  ← 改成 flux

坑八：VAELoader 選錯導致 TypeError

錯誤訊息：

TypeError: Cannot handle this data type: (1, 1, 16), |u1

原因： VAELoader 節點選了 pixel_space（預設值），但 Flux 需要的是下載的 ae.safetensors。

解決方法：

在 ComfyUI 介面找到 VAELoader 節點：

vae_name: pixel_space  ← 改成 ae.safetensors

坑九：模型目錄名稱不符

官方 Workflow 預期的目錄結構是：

models/
├── diffusion_models/   ← Flux 主模型
├── text_encoders/      ← CLIP 模型
└── vae/                ← VAE

但我們下載時放到：

models/
├── unet/    ← flux1-schnell.safetensors
├── clip/    ← clip_l, t5xxl
└── vae/     ← ae.safetensors

好消息： ComfyUI 會同時掃描兩個路徑，unet/ 和 diffusion_models/ 都能被找到，不需要強制移動。介面的下拉選單都找得到模型即可。

坑十：ComfyUI-Manager 啟動時一直跑進度

FETCH ComfyRegistry Data: 5/127
FETCH ComfyRegistry Data: 10/127
...

這是正常現象，Manager 在背景更新套件資料庫，跑完會顯示：

[ComfyUI-Manager] All startup tasks have been completed.

如果不想每次都跑，去 Manager Settings 關閉 Auto check update。

坑十一：Torch VRAM Total 顯示 0 B

在系統資訊頁面看到：

Torch VRAM Total: 0 B
Torch VRAM Free: 0 B

這是 GB10 統一記憶體的特性，沒有獨立顯存，所以 Torch 顯示 0 是正常的。實際上 GPU 有 119GB 統一記憶體可用，生圖完全沒問題。

坑十二：警告訊息 cu130

WARNING: You need pytorch with cu130 or higher to use optimized CUDA operations.

不影響使用，只是 comfy_kitchen 的 CUDA 優化後端尚未支援 cu128，會 fallback 到 eager 模式。等 PyTorch 正式支援 cu130 後可再升級。

最終最佳化設定

啟動指令

cd ~/ComfyUI

python main.py \
  --listen 0.0.0.0 \
  --port 8188 \
  --disable-cuda-malloc \
  --gpu-only \
  --use-sage-attention \
  --preview-method latent2rgb \
  --fast

安裝 sage-attention

pip install sageattention

啟動時看到以下訊息代表生效：

Using sage attention

Workflow 節點最終設定

節點	設定
UNETLoader – unet_name	`flux1-schnell.safetensors`
UNETLoader – weight_dtype	`fp8_e4m3fn` ← 效能關鍵！
DualCLIPLoader – clip_name1	`clip_l.safetensors`
DualCLIPLoader – clip_name2	`t5xxl_fp16.safetensors`
DualCLIPLoader – type	`flux` ← 必須改！
VAELoader	`ae.safetensors` ← 必須改！
KSampler – steps	`4`
KSampler – cfg	`1`
KSampler – scheduler	`simple`
CLIPTextEncodeFlux – guidance	`3.5`

效能對比

設定	推理速度	模型大小	總執行時間
fp16（預設）	6.8s/it	22.6 GB	~33 秒/張
fp8 + sage attention	1.74s/it	11.3 GB	~10 秒/張

fp8 + sage attention 組合讓推理速度提升約 4 倍，模型大小砍半。

圖片輸出位置

生成的圖片存放在：

~/ComfyUI/output/

重啟 ComfyUI 後介面歷史會清空，但圖片檔案仍保留在硬碟。

# 查看所有生成的圖片
ls -lh ~/ComfyUI/output/

# 查看最新幾張
ls -lt ~/ComfyUI/output/ | head -10

CLIPTextEncodeFlux 兩個欄位說明

Flux 的文字編碼器分兩個欄位，用途完全不同：

欄位	模型	適合內容
clip_l（短框）	CLIP-L	關鍵字、風格標籤、簡短描述
t5xxl（長框）	T5-XXL	完整自然語句、複雜場景描述

實際使用方式：

短框放風格關鍵字：

educational illustration, animation, cartoon style, bright colors, no text

長框放完整句子（T5 能理解自然語言）：

A girl is reading a book under a tree while her dog is sleeping beside her.

總結

GB10 Grace Blackwell 是非常特殊的硬體，統一記憶體架構讓它能輕鬆跑 120GB 以上的模型，未來潛力很大。目前最大的限制是 PyTorch 對 CUDA 13.0 的支援尚未完整（仍在 nightly 階段），等正式版釋出後速度應該還能再提升。

整個部署過程最容易踩坑的地方：

ComfyUI Repo 已遷移，記得用 Comfy-Org/ComfyUI
HF Token 要用 Read 類型，不要用 Fine-grained
DualCLIPLoader type 必須設 flux，不是 sdxl
VAELoader 必須選 ae.safetensors，不是 pixel_space
fp8 是效能最大化的關鍵，從 default 改成 fp8_e4m3fn 速度提升 4 倍

部署日期：2026年2月
硬體：NVIDIA DGX Spark GB10
ComfyUI 版本：v0.14.1

在 NVIDIA DGX Spark（GB10）上部署 Flux AI + ComfyUI 完整踩坑記錄

目錄

環境規格

確認環境指令

安裝 pyenv

安裝系統依賴

安裝 pyenv

加入環境變數

建立 Python 虛擬環境

Clone ComfyUI

⚠️ 坑一：Repo 已遷移，舊網址已過時

綁定虛擬環境

安裝 PyTorch

⚠️ 坑二：GB10 需要 PyTorch Nightly

安裝 ComfyUI 依賴

安裝 ComfyUI Manager

下載 Flux 模型

⚠️ 坑三：huggingface-cli 指令名稱不同

⚠️ 坑四：登入指令也不同

⚠️ 坑五：Fine-grained Token 無法存取 Gated Repo

⚠️ 坑六：必須先在網頁同意授權

正確下載流程

啟動 ComfyUI

踩坑記錄總整理

坑七：Workflow 節點設定錯誤導致 KeyError t5xxl

坑八：VAELoader 選錯導致 TypeError

坑九：模型目錄名稱不符

坑十：ComfyUI-Manager 啟動時一直跑進度

坑十一：Torch VRAM Total 顯示 0 B

坑十二：警告訊息 cu130

最終最佳化設定

啟動指令

安裝 sage-attention

Workflow 節點最終設定

效能對比

圖片輸出位置

CLIPTextEncodeFlux 兩個欄位說明

總結

404NOTE

發佈留言取消回覆

目錄

環境規格

確認環境指令

安裝 pyenv

安裝系統依賴

安裝 pyenv

加入環境變數

建立 Python 虛擬環境

Clone ComfyUI

⚠️ 坑一：Repo 已遷移，舊網址已過時

綁定虛擬環境

安裝 PyTorch

⚠️ 坑二：GB10 需要 PyTorch Nightly

安裝 ComfyUI 依賴

安裝 ComfyUI Manager

下載 Flux 模型

⚠️ 坑三：huggingface-cli 指令名稱不同

⚠️ 坑四：登入指令也不同

⚠️ 坑五：Fine-grained Token 無法存取 Gated Repo

⚠️ 坑六：必須先在網頁同意授權

正確下載流程

啟動 ComfyUI

踩坑記錄總整理

坑七：Workflow 節點設定錯誤導致 KeyError t5xxl

坑八：VAELoader 選錯導致 TypeError

坑九：模型目錄名稱不符

坑十：ComfyUI-Manager 啟動時一直跑進度

坑十一：Torch VRAM Total 顯示 0 B

坑十二：警告訊息 cu130

最終最佳化設定

啟動指令

安裝 sage-attention

Workflow 節點最終設定

效能對比

圖片輸出位置

CLIPTextEncodeFlux 兩個欄位說明

總結

404NOTE

相關文章

CentOS 7 EOL 了！手把手教你把 GitLab 搬家到 Ubuntu 24 並升級到最新版

Docker PHP-FPM / PHP-Worker 容器 SSL 憑證過期問題完整解決指南

HAProxy Ubuntu 24.04 部署指南

發佈留言取消回覆