COMFYUI ON CLOUD GPU · PORT 8188

ComfyUI 云端部署与远程访问实操

本机显卡跑不动 SDXL 和 FLUX，最省事的办法是把 ComfyUI 搬到云端租一张卡。gpuli.com有预装镜像，创建实例后一条隧道就是 Web 界面，模型与工作流放存储卷，换机器不用重装。下面是能照着敲的步骤。

一句话回答：部署 ComfyUI 只需选 comfyui 镜像，创建实例后约 3 分钟拿到 SSH，服务在实例内监听 8188 端口，一条 SSH 隧道就能在本机浏览器打开界面。最便宜的常用配置是 RTX 4090，月租 ₮369、周租 ₮109；模型与工作流写到 ₮0.08 / GB / 月的存储卷上，实例到期也不会丢。

Pick a Card

第一步：ComfyUI 该选哪张卡

ComfyUI 是单卡串行的推理程序，一个 prompt 只用一张卡。选卡先看显存够不够，不是看有几张。

全部 16 款报价 →

型号	显存	vCPU / 内存	跑得动什么	月租	周租
RTX 3090 Ampere · PCIe4	24 GB	8 / 31 GB	SD 1.5、SDXL 与 LoRA，入门档	₮249/月	₮75	3090 报价
RTX 4090性价比 Ada · PCIe4	24 GB	8 / 47 GB	SDXL 全速、FLUX.1 dev（fp8 / GGUF 量化）	₮369/月	₮109	4090 详情
RTX A6000 Ampere · PCIe4	48 GB	10 / 62 GB	显存翻倍、算力约 4090 一半	₮389/月	₮115	A6000 报价
RTX 5090新品 Blackwell · PCIe5	32 GB	12 / 62 GB	FLUX.1 dev fp16 免量化，比 4090 快一档	₮499/月	₮149	5090 详情
RTX 6000 Ada Ada · PCIe4	48 GB	12 / 94 GB	4090 的算力配 48GB 显存	₮579/月	₮169	6000 Ada 报价
NVIDIA L40S Ada · PCIe4	48 GB	16 / 94 GB	数据中心卡，长期出图与视频队列	₮649/月	₮189	L40S 详情

先看显存，再看算力。显存不够直接 OOM，算力不够只是慢。SDXL 加两三个 ControlNet 在 24GB 上很宽松；FLUX.1 dev 的 fp16 权重约 23 GB，24GB 卡上必须走 fp8 或 GGUF 量化，想原样加载就上 32GB 的 RTX 5090 或 48GB 的 L40S，显存实测见SD 云端选卡。
多卡的意义只有「多人分卡」。ComfyUI 不会把一个任务拆到多张卡上，4 卡机不等于快 4 倍，而是四人各一张互不排队。4090 按倍率计价：2 卡 ₮731、4 卡 ₮1,446、8 卡 ₮2,804（30 天）。4090 / 5090 走 PCIe 交换没有 NVLink，对出图无影响。
别急着上 H100。出图吃显存不吃 FP8 张量核心，₮1,899 的卡跑 ComfyUI 是浪费。不确定先租一周：4090 ₮109、3090 ₮75。但周租与月租是两笔独立订单，先付的一周不折抵进月租，连租四周 ₮436 反比月租 ₮369 贵 ₮67，账见包月与按小时。

Deploy

第二步：创建实例并拿到访问地址

从充值到浏览器里出现界面，正常不超过 10 分钟。

完整使用文档 →

壹

注册与充值

只要邮箱和密码。钱包页向专属地址转 USDT，TRC20 一个确认约 1 分钟到账，见付款说明。

贰

选卡与机房

卡型选 RTX 4090，机房建议 LAS-1（142 ms，亚洲最低）或 DFW-1，周期选周租或月租，确认后从余额扣除。

叁

镜像选 comfyui

含 ComfyUI 2026-08 版与 ComfyUI-Manager、CUDA 12.4，端口 8188，不含任何模型权重。

肆

连接与开界面

详情页给出 SSH 命令与公网 IPv4。开一条本地端口转发，浏览器访问 http://localhost:8188。

三种访问方式

SSH 隧道是默认也最安全：镜像里 ComfyUI 只监听 127.0.0.1:8188，公网扫不到。

直接开公网端口要谨慎。实例自带一个美国公网 IPv4，除 SSH 外端口 1:1 直通，监听改成 0.0.0.0 就能从公网打开——代价见下方问答第二条。

Jupyter 只是备选。https://<实例ID>.jup.gpuli.com 走 443，SSH 不通时可以用它开终端；但边缘代理只转发 8888，8188 不走那条通道。

# 1. 登录实例，SSH 端口在 22000–22999 随机分配
$ ssh -p 22071 [email protected]

# 2. 确认镜像版本与服务状态
# cat /etc/gpuli/image-release
comfyui  2026-08-18  ComfyUI-Manager  CUDA 12.4
# systemctl status comfyui
● comfyui.service - ComfyUI
     Active: active (running) since 2026-09-02 06:11 UTC
     Listen: 127.0.0.1:8188

# 3. 在本机（不是实例里）开一条隧道并保持
$ ssh -p 22071 -N -L 8188:localhost:8188 [email protected]

# 4. 浏览器打开 http://localhost:8188 就是 ComfyUI
#    跨洋链路加 -o ServerAliveInterval=30 防止空闲被断

先传公钥。root 密码只在创建时显示一次。建议先传一把 ed25519 公钥，确认免密可用后关掉密码认证——海外机器的 SSH 端口每天都在被扫。

Custom Nodes

第三步：装自定义节点

镜像预装了 ComfyUI-Manager，但红框缺失节点的依赖仍要自己确认。

用 Manager 的「Install Missing Custom Nodes」最省事：打开别人的工作流 JSON，顶部会列出缺哪些节点，勾选安装重启即可。但它不解决依赖冲突——最常见的坑是某个节点把 numpy 降级，重启后另一批节点集体加载失败。

装完看一眼 journalctl 里有没有 IMPORT FAILED，跑通后立刻打快照。每实例含 1 份免费快照：二十个节点的环境重建要一小时，恢复只要几分钟。

我们不看你在实例里跑什么。没有进程扫描、没有内容审核，运维只看得到温度、功耗与链路状态，详见无需实名说明。

# 手动装一个节点包
# cd /root/ComfyUI/custom_nodes
# git clone https://github.com/kijai/ComfyUI-KJNodes.git
# cd ComfyUI-KJNodes
# pip install -r requirements.txt

# 改 custom_nodes 后必须重启服务
# systemctl restart comfyui

# 检查有没有节点加载失败
# journalctl -u comfyui -n 120 --no-pager | grep -i "import failed"

# 环境跑通后立刻打快照，免费额度含 1 份
$ gpuli snapshot create i-7c2f91a4 --name comfy-base-0902
snap-3e9a01c7  creating  i-7c2f91a4  LAS-1

Persistence

第四步：模型与工作流放到存储卷

整篇里最该照做的一节。系统盘跟着实例走，存储卷是独立块设备，换实例数据不动。

存储与附加项价格 →

存储卷 ₮0.08 / GB / 月，最小 100 GB，只能挂同机房实例：500 GB 一个月 ₮40，装得下十几个底模加上百个 LoRA。对象存储 ₮0.015 / GB / 月做跨机房冷备份，500 GB 只要 ₮7.5。

哪些目录必须搬走

models/ — 底模、LoRA、VAE、ControlNet，体积最大也最难重下。
user/default/workflows/ — 保存的工作流全在这儿。很多人以为它存在浏览器里，实例一到期整套流程没了。
output/ 与 input/ — 出图结果与参考图，顺便免得系统盘塞满。
custom_nodes/ — 不用搬，节点带编译扩展，跨机器软链易出问题，用快照重建更稳。

下模型不用心疼流量。25 Gbps 出口不限量也不收流量费。私有模型先传对象存储再从内网拉，比家里宽带 rsync 快得多。

# 卷挂载后先格式化（仅首次，会清空数据）
# lsblk
NAME  SIZE  TYPE  MOUNTPOINT
vda   500G  disk  /
vdb   500G  disk
# mkfs.ext4 -L comfy /dev/vdb
# mkdir -p /data && mount /dev/vdb /data
# echo 'LABEL=comfy /data ext4 defaults,nofail 0 2' >> /etc/fstab

# 模型走 ComfyUI 原生配置，不用软链
# mkdir -p /data/comfy/{models,output,input,user}
# rsync -a /root/ComfyUI/user/ /data/comfy/user/
# cat > /root/ComfyUI/extra_model_paths.yaml <<'EOF'
gpuli:
  base_path: /data/comfy/
  checkpoints: models/checkpoints
  loras: models/loras
  vae: models/vae
  clip: models/clip
  unet: models/unet
  controlnet: models/controlnet
  upscale_models: models/upscale_models
EOF

# 输出与用户目录靠启动参数指过去
# systemctl edit comfyui
[Service]
Environment=COMFY_ARGS=--listen 127.0.0.1 --port 8188 --output-directory /data/comfy/output --input-directory /data/comfy/input --user-directory /data/comfy/user
# systemctl restart comfyui

# 备份到对象存储，实例和卷都退掉模型依然在
# aws --endpoint-url https://s3.dfw1.gpuli.com \
    s3 sync /data/comfy/models s3://my-comfy/models/

Team Use

第五步：几个人共用一台要注意什么

按人头租卡前先弄清三个硬限制。

没有账号系统

没有登录、没有权限、没有隔离。能打开 8188 的人等于拿到 root：改所有工作流、翻别人的图、装节点执行任意代码。

队列是串行的

一个进程同一时刻只跑一个 prompt，三人共用一张 4090 是排队而不是并行，出图不会快三倍。

多卡要手动分

ComfyUI 不会自动用满多张卡。要用 CUDA_VISIBLE_DEVICES 起多个进程、绑不同端口、各自指定 --user-directory，否则互相覆盖工作流。

# 一台 4 卡 4090：每人一张卡、一个端口、一份独立用户目录
# cd /root/ComfyUI
# CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python main.py --port 8188 --user-directory /data/comfy/u-alice &
# CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python main.py --port 8189 --user-directory /data/comfy/u-bob   &

# 每人在自己电脑上开自己的隧道
$ ssh -p 22071 -N -L 8189:localhost:8189 [email protected]

# 看谁在占卡、显存还剩多少
# nvidia-smi --query-gpu=index,utilization.gpu,memory.used --format=csv
index, utilization.gpu [%], memory.used [MiB]
0, 98 %, 21344 MiB
1, 0 %, 1122 MiB

更稳的做法是一人一台。共用省下的钱，抵不过一次环境被搞坏的半天停摆。

Shutdown & Retention

关机、到期与数据保留 7 天

和按秒计费平台的习惯完全不同，下单前先读一遍。

帮助中心 →

情形	会发生什么	数据	该怎么做
手动关机	实例停止，周期照走，不退费	系统盘、卷、IP 全保留	关机不省钱，整个周期已扣完，挂着即可
周期到期未续费周租 7 天 / 月租 30 天	到期前 3 天与 1 天各一封邮件，到期后停机	系统盘与 IP 保留 7 天	7 天内续费即原样恢复，节点与工作流都在；超期按 NIST 800-88 擦除
开了自动续费	到期前 24 小时自动扣费，实例不重启	无中断	长期跑图的推荐做法，余额不足每 6 小时重试
主动销毁	立即释放，不可撤销	系统盘擦除，无法恢复	先卸载 `/data`。卷与快照独立于实例

一句话总结：环境放快照，模型和工作流放存储卷，实例就是随时能扔的一次性资源。

Honest Limits

我们不适合的几种情况

写在这里不是谦虚，是省得你租完才发现。

延迟与线路说明 →

画布操作会有迟滞。从中国大陆往返 140–190 ms，LAS-1 最低约 142 ms。出图本身不受影响，但拖节点、拉连线这类高频交互，节点一多就不跟手。
不能按小时，最短 7 天。一天只画两小时的人，按秒计费确实更便宜：4090 折合 ₮0.51 / 小时，按社区档位 ₮0.35 算整月都是按秒划算。这笔账我们不藏，算法见下方问答。
镜像不含模型权重。只有程序和 Manager，第一次开机得自己下模型。
只收加密货币，开不出发票。USDT、BTC、XMR 等七种都行，但不收支付宝、微信与银行卡，也开不了增值税发票。还有一条：充值进来的余额不可提现，只能拿来开实例，只有推广返佣可提为 USDT。
工作流问题我们不介入，这是「不看实例」的另一面。硬件坏了 30 分钟内迁移或更换，SLA 每月 99.9%，这部分负责到底。

FAQ

ComfyUI 云端部署常见问题

更多问题 →

ComfyUI 镜像里带模型吗？

不带，只有 ComfyUI 2026-08 版、ComfyUI-Manager、CUDA 12.4 与 PyTorch。第一次开机得自己下模型：SDXL base 约 6.9 GB、FLUX.1 dev 约 23 GB。出口 25 Gbps 不限流量，分别约 40 秒与 3 分钟下完。

可以直接用浏览器打开「公网IP:8188」吗？安全吗？

技术上可以，除 SSH 外端口全部 1:1 直通。但 ComfyUI 没有登录机制，端口暴露等于把机器交给任何扫到它的人：改工作流、下载 output 里的图、用 Manager 装节点执行任意代码都做得到。默认镜像因此只监听回环，要开先在防火墙限制来源 IP。

装好的节点、模型和工作流，实例到期会丢吗？

看放在哪儿。系统盘跟着实例走：到期停机后保留 7 天，续费即原样恢复，超期按 NIST 800-88 擦除。挂在 /data 的存储卷与快照是独立资源，正常扣费就一直在。所以模型和 user/ 放卷，节点环境打快照。

从中国大陆远程用 ComfyUI 卡不卡？有办法缓解吗？

出图不卡，画布有点迟滞：往返 140–190 ms，四个机房里 LAS-1 约 142 ms 最低。缓解办法有两个：工作流在本地搭好、导出 JSON 再上传，云端只负责跑。定稿后别用网页点 Queue，直接 POST 到实例的 /prompt 接口批量提交，画布延迟就完全不参与。

三四个人的小团队，共用一台还是各租各的？

各画各的图就各租各的：4090 月租 ₮369、周租 ₮109，互不排队也互不覆盖设置。共用一台就得按上面的办法手动分卡，一人一卡一端口一份用户目录。4 卡 4090 月租 ₮1,446、摊到每人 ₮362，好处是同机房内网、能共享一块存储卷。

不用的时候关机能省钱吗？可以按小时租吗？

不能，也没必要关。只有 7 天和 30 天两种周期，下单时从余额一次性扣除、价格锁死，中途关机既不退款也不暂停计时。一周只用三天的话按秒计费平台更合适：4090 月租 ₮369 折合 ₮0.51 / 小时，按别家挂牌 ₮1.20 算平衡点是 307.5 小时即 12.8 天，低于这条线就该去按小时的平台。周租与月租也是两笔独立订单，先付的一周不折抵进月租。

一张 4090，₮109 先跑一周试试。

ComfyUI 预装镜像开机即用，邮箱注册，USDT 付款，约 3 分钟交付 SSH。创建后 1 小时内可无理由退款到余额。

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本页最后更新：2026-09-01 · 价格与库存以 GPU 租用价格页为准

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