mmartial/ComfyUI-Nvidia-Docker

解決する問題

このプロジェクトは、Stable Diffusion WebUI である ComfyUI の Docker ベースのデプロイメントを提供します。環境のセットアップ、NVIDIA GPU ドライバーの管理、異なるハードウェア世代（GTX 10xx から RTX 50xx/Blackwell まで）にわたる Python 依存関係の処理の複雑さを解決し、ホスト OS の分離と適切なユーザー権限管理を保証します。

仕組み

公式の NVIDIA CUDA コンテナをベースとして使用し、最適な GPU パフォーマンスを保証します。システムはインストールを2つの主要ディレクトリに分離します：run フォルダは仮想環境とソースコード用、basedir フォルダはユーザーファイル、モデル、カスタムノード用です。Docker と Podman の両方をサポートし、ユーザーが自分の UID/GID をマッピングして、コンテナ内で作成されたファイルの権限問題を回避できます。

対象ユーザー

ポータブルで分離された、更新が容易で、さまざまな NVIDIA GPU（Windows（WSL2 経由）、Linux、Unraid を含む）と互換性のあるインストールを求める ComfyUI ユーザー。

ハイライト

• ハードウェア固有タグ：幅広い GPU をサポートするために、複数の Ubuntu と CUDA バージョンの組み合わせを提供。Blackwell（RTX 50xx）および古い GTX 10xx カード用の特定タグを含みます。
• 権限管理：カスタム UID/GID マッピングを介して、通常ユーザーに権限を降下し、ホスト権限を保持します。
• 柔軟なインストール：uv をサポートしてパッケージインストールを高速化し、PyTorch への破壊的な更新を防ぐ TORCH_LOCK メカニズムを含みます。
• 統合管理：ComfyUI-Manager がプリインストールされており、更新とノード管理が容易です。
• カスタマイズ：環境変数によるコマンドラインオーバーライドと、コンテナ内でのカスタム bash スクリプトの実行を許可します。