ComfyUI-GGUF

ComfyUI-GGUF官网

GGUF量化支持，优化ComfyUI原生模型性能

ComfyUI-GGUF简介

需求人群：

"目标受众主要是使用ComfyUI进行模型训练和部署的开发者和研究人员。他们需要在资源受限的环境中优化模型性能，ComfyUI-GGUF通过量化技术帮助他们实现这一目标。"

使用场景示例：

开发者使用ComfyUI-GGUF在低端GPU上部署flux模型，实现资源优化。

研究人员利用GGUF量化技术，提升了模型在边缘设备上的性能。

教育机构在教授深度学习时，使用ComfyUI-GGUF作为案例，教授模型优化技巧。

产品特色：

支持GGUF格式模型文件的量化

适用于transformer/DiT模型，如flux

允许在低端GPU上运行，优化资源使用

提供了自定义节点以支持模型量化

不包括LoRA / Controlnet等支持，因为权重已被量化

提供了安装和使用指南

使用教程：

1. 确保ComfyUI版本支持自定义操作。

2. 使用git克隆ComfyUI-GGUF仓库。

3. 安装推理所需的依赖项（pip install –upgrade gguf）。

4. 将.gguf模型文件放置在ComfyUI/models/unet文件夹中。

5. 使用GGUF Unet加载器，该加载器位于bootleg类别下。

6. 根据需要调整模型参数和设置，进行模型训练或推理。

ComfyUI-GGUF官网入口网址

小编发现ComfyUI-GGUF网站非常受用户欢迎，请访问ComfyUI-GGUF网址入口试用。