mmartial/ComfyUI-Nvidia-Docker

何を解決するか

このプロジェクトは、NVIDIA GPUに最適化されたDockerベースの環境を提供し、ComfyUI（Stable Diffusion WebUI）を実行します。複雑な手動インストール、ホストOSの汚染、依存関係の衝突といった問題を解決するために、CUDA、CuDNN、Python仮想環境を含むすべてのセットアップをコンテナ内に封じ込めています。

動作方法

プロジェクトは公式のNVIDIA CUDAコンテナをベースとしています。インストールを2つの主要なディレクトリに分けています：runフォルダ（仮想環境とComfyUIのソースコードを含む）とbasedirフォルダ（ユーザーのファイル、モデル、カスタムノードを含む）。このアーキテクチャにより、環境管理を独立させつつユーザーのデータを保持できます。さまざまなUbuntuとCUDAバージョンの組み合わせをサポートしており、古いGTX 10xxシリーズから最新のBlackwell（RTX 50xx）GPUまで、異なるNVIDIAハードウェアとの互換性を確保しています。また、ComfyUI-Managerを統合して更新を容易にし、ユーザーが自身のUID/GIDをマッピングしてホスト上のファイル権限を適切に維持できるようにしています。

対象ユーザー

DockerまたはPodmanを使ってNVIDIA GPU上でComfyUIを実行したいユーザー、特にWSL2を介したWindows、Linux、Unraidユーザーで、プロセスの分離とスムーズなセットアップを好む方。

特徴

• 広範なハードウェア対応：異なるCUDAバージョン用の専用コンテナタグを提供し、RTX 50xx（Blackwell）およびGTX 10xx GPUの特定サポートを実現。
• 権限管理：カスタムUID/GIDマッピングにより、コンテナユーザーがホストユーザーの権限と一致するようにします。
• 柔軟なインストール：uvによるPythonパッケージの高速インストールをオプションでサポートし、TORCH_LOCKで更新による破損を防ぎます。
• カスタマイズ性：カスタムbashスクリプト（user_script.bash）の実行や、環境変数経由での追加コマンドライン引数の渡しが可能。
• 事前ビルド済みイメージ：DockerHubに利用可能な準備完了のイメージを提供しており、Unraid対応バージョンも含む。