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ComfyUI kann node-basierte GenAI-Workflows lokal oder auf Remote-GPUs ausführen und per Server-API annehmen. In Production zählen neben VRAM auch Queue-Verhalten, Modelldateien, Custom-Node-Sicherheit, Output-Storage und Nutzerisolation.
Ja. Aktuelle ComfyUI-Server-Doku zeigt HTTP-Submit, Output-Abruf und Echtzeit-Progress per WebSocket. Für API-Nutzung Workflow im API-Format exportieren.
Client sendet Workflow-JSON an Queue, ComfyUI führt Graph auf GPU aus und liefert Progress/Output per HTTP/WebSocket.
Workflow kann Text Encoder, VAE, ControlNet, LoRA, Video-Modelle oder mehrere Checkpoints laden. Auflösung und Batch beeinflussen Peak-VRAM.
Custom Nodes führen Python-Code aus; untrusted Pakete auf Production sind riskant. Reverse Proxy/Auth, Upload-/Output-Limits und eigener Service-User einsetzen.
Endpoint-Pfade gegen aktuelle ComfyUI-Server-Routes prüfen.
Türkei (Türkisch)
Germany (German)
Worldwide (English)
nvidia-smicurl -s http://127.0.0.1:8188/system_stats | headcurl -s http://127.0.0.1:8188/queue | headss -lntp | grep ':8188'ps aux | grep '[m]ain.py'Checkpoints, VAE, LoRA, ControlNet und Outputs können hunderte GB belegen. Ohne Cache-/Output-Lifecycle füllt sich NVMe schnell.
Ja, inklusive Prompt Submit, Queue/History und WebSocket Progress.
Abhängig von Modell, Auflösung, Batch, ControlNet/LoRA und Video-Nodes.
Abhängig von Quelle; sie führen Python-Code aus. In Production nur vertrauenswürdige gepinnte Nodes.
Teilen Sie Workflow JSON, Modelle, Auflösung, Batch und tägliche Generierungen; GPU/VRAM/NVMe planen.