当前位置: 首页 > news >正文

第六十四篇-ComfyUI+V100-32G+运行Z-Image-Turbo+GGUF

环境

系统:CentOS-7 CPU : E5-2680V4 14核28线程 内存:DDR4 2133 32G * 2 显卡:Tesla V100-32G【PG503】 (水冷) 驱动: 535 CUDA: 12.2 ComfyUI version: 0.4.0 ComfyUI frontend version: 1.34.8

系统软件信息

系统信息 OS linux Python Version 3.12.12 | packaged by Anaconda, Inc. | (main, Oct 21 2025, 20:16:04) [GCC 11.2.0] Embedded Python false Pytorch Version 2.9.1+cu128 Arguments main.py --listen --port 8188 --cuda-malloc --lowvram RAM Total 62.68 GB RAM Free 60.25 GB

启动

python main.py --listen --port8188--cuda-malloc --lowvram

参考

第六十三篇-ComfyUI+V100-32G+运行Z-Image-Turbo

把模型换成GGUF的加载器

下载模型

https://hf-mirror.com/Qwen/Qwen3-4B-GGUF/resolve/main/Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf
https://hf-mirror.com/jayn7/Z-Image-Turbo-GGUF/resolve/main/z_image_turbo-Q4_K_M.gguf

调整工作流

将模型加载改为

节点库–>bootleg–>Unet Loader(GGUF) 加载 z_image_turbo-Q4_K_M.gguf
节点库–>bootleg–>CLIPLoader(GGUF) 加载 Qwen3-4B-Q4_K_M.gguf
调整原先联线

保存工作流

Ctrl+S

运行结果

第一次时间长一点

参数

1024*1024

提示词

一颗完美的晨露珠躺在覆盖着厚厚苔藓的石头上,极限特写微距拍摄。极浅景深,自然柔光箱照明,展示苔藓的质感和水珠中反射的阳光。难以置信的细致

效果

时间

loaded completely;18263.54MB usable,319.75MB loaded, full load: True Prompt executedin32.19seconds got prompt100%|████████████████████████████████████████████████████████████████|9/9[00:11<00:00,1.23s/it]Prompt executedin11.93seconds got prompt100%|████████████████████████████████████████████████████████████████|9/9[00:11<00:00,1.23s/it]Prompt executedin11.97seconds got prompt100%|████████████████████████████████████████████████████████████████|9/9[00:11<00:00,1.23s/it]Prompt executedin11.92seconds got prompt100%|████████████████████████████████████████████████████████████████|9/9[00:11<00:00,1.23s/it]Prompt executedin11.92seconds

GPU

Thu Dec1823:22:522025+---------------------------------------------------------------------------------------+|NVIDIA-SMI535.129.03 Driver Version:535.129.03 CUDA Version:12.2||-----------------------------------------+----------------------+----------------------+|GPU Name Persistence-M|Bus-Id Disp.A|Volatile Uncorr. ECC||Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap|Memory-Usage|GPU-Util Compute M.||||MIG M.||=========================================+======================+======================||0Tesla PG503-216 On|00000000:04:00.0 Off|0||N/A 38C P0 234W / 250W|6256MiB / 32768MiB|97% Default||||N/A|+-----------------------------------------+----------------------+----------------------+

总结

1.GPU 占用 6-8G 2.GPU 100% 3.12秒左右一张1024*1024 4.还是挺好用的,GPU内存降低了,在更小显存的显卡上可以跑了。
http://www.cnnetsun.cn/news/139941.html

相关文章:

  • 【记录】Rust|Rust开发相关的7个VSCode插件的介绍和推荐指数(2025年)
  • C++小程序编写系列(2)
  • python-flask-django公司企业员工出差报销管理系统_04446nsn
  • Glyph2D 同一个图形根据点云的输入产生不同位置的输出
  • Lombok 注解:简化 Java 代码
  • 别让大数据“全表扫描”掏空你:数据分区策略与分区裁剪的实战心经
  • (转载)真正的缘分,“推背感”都跟强
  • Hadoop生态下的数据预处理:MapReduce实战案例解析
  • 2025 年 CTF 零基础入门全攻略!新手必藏!这种实战网络对抗机会千万别错过!
  • 新手也能轻松建站!VanBlog+cpolar让博客创作和分享更简单
  • vue导出excel文件
  • 基于STM32的自动售货机控制系统设计
  • 液压挖掘机回转能量回收系统设计与仿真
  • android 媒体之 MediaSession
  • 校园网络规划
  • 护眼灯已足够优秀,为何仍需眼调节训练灯?答案藏在近视防控里
  • Visual Studio中的多态
  • MindSpore硬核实战:彻底搞懂自动混合精度(AMP)与函数式训练
  • Java异常处理详解。零基础小白到精通,收藏这篇就够了
  • 基于深度学习YOLOv12的犬种识别检测系统(YOLOv12+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型)
  • 基于深度学习YOLOv11的犬种识别检测系统(YOLOv11+YOLO数据集+UI界面+登录注册界面+Python项目源码+模型)
  • [插电式混合动力车辆][交替方向乘子法(ADMM)结合CVX]插电式混合动力车辆的能源管理:基于凸优化算法用于模型预测控制MPC研究附Matlab代码
  • 【别花冤枉钱】学生党专享!2025年把AI率90%降到10%的“低成本”组合拳(含免费/付费工具避坑指南)
  • 前端Vue制作日历插件FullCalendar,零基础入门到精通,收藏这篇就够了
  • 基于MPC算法的P2构型混合动力汽车能量管理优化策略
  • 德克萨斯大学奥斯汀分校突破:球形利奇量化提升AI图像生成质量
  • 13、Unix 系统管理脚本实用指南(上)
  • 2026网络安全薪酬全景:哪些岗位是价值洼地,哪里又是薪资天花板?
  • Oracle领衔科技巨头5000亿美元AI数据中心租赁狂潮
  • Java算法——排序篇之快速排序,零基础小白到精通,收藏这篇就够了