כיצד להתקין ComfyUI על Fedora Linux עם תמיכה ב-AMD GPU 2025

אתה צריך ש-ComfyUI ירוץ על Fedora Linux עם ה-AMD GPU שלך במהירות מלאה. החדשות הטובות הן ש-Fedora מארזת ROCm 6 באופן מקורי, מה שהופך את האצת AMD GPU להרבה יותר קלה מאשר על Ubuntu. עם תצורת ROCm נכונה והגדרת PyTorch, ה-GPU שלך מסדרת RX 6000 או 7000 יספק ביצועי יצירת תמונות AI ברמה מקצועית.

תשובה מהירה: התקן ComfyUI על Fedora עם AMD GPU על ידי הגדרת חבילות ROCm 6.x, התקנת PyTorch עם תמיכת ROCm, תצורת HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION עבור ארכיטקטורת ה-GPU שלך, והרצת ComfyUI בסביבת Python וירטואלית עם תלויות מתאימות.

הרצת את ComfyUI על Windows או צפית בסרטוני הדרכה המציגים הגדרות NVIDIA GPU. ה-AMD Radeon RX 7900 XTX שלך יושב שם עם פוטנציאל לא מנוצל. מדריכי Ubuntu לא ממש מתאימים למערכת Fedora שלך. תיעוד ROCm הרשמי מזכיר תמיכת Fedora אך חסר את הפרטים המעשיים שאתה צריך.

Linux מספקת ביצועי עומסי עבודה AI טובים יותר בהשוואה ל-Windows, והאריזה המקורית של ROCm 6 של Fedora מבטלת את כאבי הראש של תצורת המאגר שפוקדים התקנות Ubuntu. בעוד שפלטפורמות כמו Apatero.com מציעות גישה מיידית ללא מורכבות הגדרה, הבנת תהליך ההתקנה המקומי נותנת לך שליטה מלאה על סביבת היצירה של AI שלך ומבטלת תלות בענן.

למה כדאי לך להשתמש ב-Fedora עבור עומסי עבודה AI של AMD GPU?

לפני שצוללים לפקודות ההתקנה, הבנת יתרונות Fedora עוזרת לך להעריך מדוע ההפצה הזו עובדת טוב במיוחד עבור הגדרות AMD GPU.

שילוב ROCm מקורי של Fedora

על פי תיעוד שחרור Fedora ROCm 6, Fedora כוללת חבילות ROCm 6 במאגרים הרשמיים החל מ-Fedora 40. זה אומר שאינך צריך להוסיף מאגרי AMD חיצוניים, לנהל מפתחות GPG, או לדאוג לקונפליקטים של מאגרים שפוקדים התקנות Ubuntu.

דרייבר הליבה AMDGPU מגיע עם הליבה של Fedora באופן אוטומטי. אין צורך בהתקנת דרייבר נפרד. המערכת מזהה את ה-AMD GPU שלך מיד לאחר ההתקנה, והדרייברים מתעדכנים דרך עדכוני מערכת רגילים.

יתרונות Fedora ROCm:

Ubuntu מקבלת תמיכה ותיעוד רשמיים של AMD, אך האריזה המייעלת של Fedora לעתים קרובות מביאה לפחות בעיות התקנה. הפשרה שווה את זה עבור רוב המשתמשים שמעריכים פשטות על פני גיבוי תאגידי.

הבנת דרישות ארכיטקטורת AMD GPU

ארכיטקטורת ה-AMD GPU הספציפית שלך קובעת ערכי תצורה קריטיים. לטעות בזה גורמת להודעות שגיאה קריפטיות או כשלים בזיהוי GPU.

טבלת ארכיטקטורת AMD GPU:

משתנה הסביבה HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION אומר ל-ROCm איזה קוד ארכיטקטורה להשתמש. Override זה הוא הכרחי מכיוון שה-binaries של ROCm המקומפלים מראש של PyTorch לא כוללים אופטימיזציות לכל גרסת GPU. עבור גישות משחק ומקצועיות מודרניות, השווה זאת להרצת Flux על חומרת Apple Silicon.

כיצד מתקינים ROCm ומגדירים תמיכת AMD GPU?

תהליך ההתקנה מתחלק לשלבים נפרדים. למהר דרכו גורם לבעיות שמבזבזות שעות של פתרון בעיות מאוחר יותר.

התקנת חבילות ROCm על Fedora

פתח את הטרמינל שלך והתחל בעדכוני מערכת. חבילות מיושנות גורמות לקונפליקטים של תלויות במהלך התקנת ROCm.

עדכן את המערכת שלך לחלוטין:

sudo dnf update -y

התקן את חבילות ROCm החיוניות:

sudo dnf install rocm-hip rocm-opencl rocm-opencl-devel rocm-clinfo rocm-smi -y

חבילות אלו מספקות את סביבת ROCm HIP, תמיכת OpenCL לתאימות, כותרות פיתוח, כלי מידע GPU, ושירותי ניהול מערכת. ההתקנה לוקחת 5-10 דקות תלוי במהירות חיבור האינטרנט שלך.

אמת התקנת ROCm על ידי בדיקת התקנים זמינים:

rocm-smi

פקודה זו מציגה את מידע ה-AMD GPU שלך כולל טמפרטורה, שימוש בזיכרון, ומהירויות שעון. אם אתה רואה את ה-GPU שלך ברשימה, ROCm הותקן בצורה נכונה. אם לא, ייתכן שה-GPU שלך אין לו תמיכת דרייבר ליבה מתאימה.

תצורת הרשאות משתמש לגישה ל-GPU

משתמשים שאינם root צריכים חברות בקבוצה ספציפית כדי לגשת לחומרת GPU. ללא תצורה זו, ComfyUI לא יכול לזהות את ה-AMD GPU שלך גם עם ROCm מותקן כראוי.

הוסף את המשתמש שלך לקבוצות render ו-video:

sudo usermod -a -G render,video $USER

התנתק לחלוטין והתחבר בחזרה כדי ששינויי הקבוצה ייכנסו לתוקף. הפעלה מחדש פשוטה של טרמינל לא עובדת. אתה צריך מחזור מלא של התנתקות והתחברות.

אמת חברות בקבוצה:

groups

אתה אמור לראות גם render וגם video ברשימת הפלט. על פי תיעוד ROCm הרשמי, קבוצות אלו מעניקות הרשאות נחוצות לגישה למשאבי GPU.

הגדרת משתני סביבה קריטיים

צור קובץ תצורת ROCm שנטען אוטומטית עם כל הפעלת טרמינל:

nano ~/.bashrc

הוסף שורות אלו בסוף הקובץ:

עבור סדרת RX 7000 (RDNA 3):

export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0

export ROCM_PATH=/usr

export HIP_VISIBLE_DEVICES=0

עבור סדרת RX 6000 (RDNA 2), השתמש בזה במקום:

export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0

export ROCM_PATH=/usr

export HIP_VISIBLE_DEVICES=0

שמור את הקובץ וטען מחדש את תצורת ה-shell שלך:

source ~/.bashrc

ה-HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION אומר ל-ROCm באילו אופטימיזציות ארכיטקטורה להשתמש. ROCM_PATH מצביע לספריית ההתקנה. HIP_VISIBLE_DEVICES בוחר איזה GPU להשתמש אם יש לך מספר כרטיסים מותקנים.

מה התהליך להתקנת PyTorch עם תמיכת ROCm?

PyTorch משמש כבסיס ל-ComfyUI ולרוב כלי יצירת תמונות AI. התקנת גרסת PyTorch הנכונה עם תמיכת ROCm מתאימה היא קריטית לביצועים.

יצירת סביבת Python וירטואלית

סביבות וירטואליות מבודדות חבילות Python ומונעות קונפליקטים ברחבי המערכת. בידוד זה מוכיח את עצמו כחיוני לכלי AI עם דרישות תלות ספציפיות.

התקן כלי פיתוח Python:

sudo dnf install python3-devel python3-virtualenv git -y

צור ספריה ייעודית ל-ComfyUI:

mkdir -p ~/AI/ComfyUI

cd ~/AI/ComfyUI

צור והפעל סביבה וירטואלית:

python3 -m venv venv

source venv/bin/activate

הבקשה של הטרמינל שלך משתנה כדי להציג (venv) המציין שהסביבה הוירטואלית פעילה. כל ההתקנות הבאות של חבילות Python נכנסות לסביבה מבודדת זו במקום למיקומים ברחבי המערכת.

התקנת PyTorch עם תמיכת ROCm 6

על פי מדריך ההתקנה הרשמי של PyTorch, גרסת PyTorch היציבה האחרונה תומכת ב-ROCm 6.2 וחדש יותר.

התקן PyTorch עם תמיכת ROCm:

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/rocm6.2

התקנה זו לוקחת 10-15 דקות כשהיא מורידה בערך 3GB של חבילות. פרמטר ה-index-url אומר ל-pip להשתמש ב-builds של PyTorch ספציפיים ל-ROCm במקום בגרסאות CPU בלבד.

אמת ש-PyTorch מזהה את ה-AMD GPU שלך:

python3 -c "import torch; print(f'GPU Available: {torch.cuda.is_available()}'); print(f'GPU Name: {torch.cuda.get_device_name(0)}')"

הפלט הצפוי מציג:

GPU Available: True

GPU Name: AMD Radeon RX 7900 XTX

אם GPU Available מציג False, משתני הסביבה שלך עשויים להיות שגויים או שלהתקנת ROCm יש בעיות. בדוק שוב שערך HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION מתאים לארכיטקטורת ה-GPU שלך. בעוד שפתרון בעיות יכול להיות מורכב, פלטפורמות כמו Apatero.com מבטלות את אתגרי התצורה האלה לחלוטין על ידי מתן סביבות מוגדרות מראש.

הבנת תאימות גרסת ROCm

Wheels של PyTorch ROCm מכוונים לגרסאות ROCm ספציפיות. שימוש בגרסאות לא תואמות גורם לבעיות ביצועים או כשלים בזיהוי GPU.

תאימות גרסאות PyTorch ו-ROCm:

תמיד השתמש בשילוב היציב החדש ביותר אלא אם בעיות תאימות ספציפיות דורשות גרסאות ישנות יותר. מהדורות חדשות יותר כוללות אופטימיזציות ביצועים ותיקוני באגים שמשפרים את ביצועי ComfyUI.

כיצד מתקינים ומגדירים ComfyUI?

עם ROCm ו-PyTorch עובדים כראוי, התקנת ComfyUI הופכת פשוטה. התהליך דורש תשומת לב לניהול תלויות.

שכפול והגדרת ComfyUI

ודא שהסביבה הוירטואלית שלך נשארת פעילה (venv) מוצג בבקשת הטרמינל שלך. אם לא, הרץ:

source ~/AI/ComfyUI/venv/bin/activate

שכפל את מאגר ComfyUI:

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git

cd ComfyUI

סקור את קובץ הדרישות לפני ההתקנה:

cat requirements.txt

ה-requirements.txt ברירת המחדל כולל ערכים של torch, torchvision ו-torchaudio. מכיוון שהתקנת את החבילות האלה עם תמיכת ROCm כבר, אתה צריך לשנות את הקובץ כדי למנוע התקנה מחדש של גרסאות CPU בלבד.

ערוך את requirements.txt:

nano requirements.txt

הערה או הסר את השורות האלה על ידי הוספת hash בהתחלה:

# torch

# torchvision

# torchaudio

שמור את הקובץ. זה מונע מ-pip לשכתב את התקנת PyTorch המופעלת ב-ROCm שלך עם גרסאות CPU בלבד.

התקן את התלויות הנותרות:

pip install -r requirements.txt

ההתקנה לוקחת 5-10 דקות וכוללת חבילות לעיבוד תמונה, ניהול זרימת עבודה, ופונקציות שירות שונות.

הורדת קבצי מודל חיוניים

ComfyUI דורש מודלי checkpoint כדי ליצור תמונות. ללא מודלים, הממשק נטען אך לא יכול ליצור שום דבר.

צור את מבנה ספריית המודלים:

mkdir -p models/checkpoints

mkdir -p models/vae

mkdir -p models/clip

הורד מודל התחלה כמו Stable Diffusion 1.5 או SDXL. בקר ב-Hugging Face או Civitai כדי למצוא מודלים. הנח קבצי checkpoint בספריית models/checkpoints.

לדוגמה, הורדת SD 1.5:

cd models/checkpoints

wget https://huggingface.co/runwayml/stable-diffusion-v1-5/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly.safetensors

מודל זה משמש כנקודת התחלה טובה לבדיקה. מאוחר יותר תוכל להוסיף מודלים מתקדמים יותר כמו SDXL, Flux, או fine-tunes מיוחדים. לזרימות עבודה ספציפיות ל-Flux, בדוק את מדריך האימון המלא של Flux LoRA.

הפעלת ComfyUI עם האצת AMD GPU

חזור לספריית ComfyUI הראשית:

cd ~/AI/ComfyUI/ComfyUI

הפעל את ComfyUI עם תמיכת AMD GPU:

python main.py --listen

דגל ה---listen מאפשר גישה ממכשירים אחרים ברשת שלך. לגישה מקומית בלבד, השמט דגל זה.

ComfyUI מתחיל ומציג הודעות התחלה. חפש את האינדיקטורים האלה לזיהוי מוצלח של AMD GPU:

Total VRAM: 24576 MB

Device: AMD Radeon RX 7900 XTX

פתח את דפדפן האינטרנט שלך ונווט אל:

http://localhost:8188

ממשק ComfyUI נטען עם זרימת העבודה ברירת המחדל. טען את מודל ה-checkpoint שלך מהממשק וצור תמונת בדיקה כדי לאמת שהכל עובד כראוי.

אופטימיזציה של תצורת השקת ComfyUI

צור סקריפט השקה להפעלה נוחה עם הגדרות מיטביות:

nano ~/AI/ComfyUI/launch_comfyui.sh

הוסף תוכן זה:

#!/bin/bash

source ~/AI/ComfyUI/venv/bin/activate

cd ~/AI/ComfyUI/ComfyUI

export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0

python main.py --listen --preview-method auto --highvram

הפוך את הסקריפט להרצה:

chmod +x ~/AI/ComfyUI/launch_comfyui.sh

כעת הפעל את ComfyUI בכל עת על ידי הרצת:

~/AI/ComfyUI/launch_comfyui.sh

דגל ה---highvram מייעל ניהול זיכרון ל-GPUs עם VRAM של 16GB+. עבור כרטיסים עם פחות זיכרון, החלף עם דגלי --normalvram או --lowvram. שקול ש-Apatero.com מטפל בכל החלטות האופטימיזציה האלה אוטומטית, מספק ביצועים אופטימליים ללא תצורה ידנית.

מהן בעיות AMD GPU נפוצות ופתרונות?

גם עם התקנה זהירה, הגדרות AMD GPU נתקלות בבעיות ספציפיות. הבנת בעיות ופתרונות אלה חוסכת שעות של תסכול.

בעיות GPU לא מזוהה

בעיה: ComfyUI מציג מצב CPU בלבד למרות התקנת ROCm.

אבחון: הרץ את הבדיקה הזו:

python3 -c "import torch; print(torch.cuda.is_available())"

אם זה מחזיר False, PyTorch לא יכול לראות את ה-GPU שלך.

פתרונות:

1. אמת ש-HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION מתאים לארכיטקטורת ה-GPU שלך
2. בדוק חברות בקבוצת משתמש עם פקודת groups
3. ודא שהתנתקת וחזרת לאחר הוספת קבוצות
4. אשר שחבילות ROCm הותקנו עם rpm -qa | grep rocm
5. נסה להריץ עם משתני סביבה מפורשים:

HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 python main.py

שגיאות אזילת זיכרון

בעיה: ComfyUI קורס עם שגיאות CUDA out of memory במהלך יצירה.

אבחון: עקוב אחר שימוש בזיכרון GPU:

watch -n 1 rocm-smi

זה מציג שימוש VRAM בזמן אמת כשאתה יוצר תמונות.

פתרונות:

1. הפחת את גודל האצווה בזרימת העבודה שלך ל-1
2. השתמש בדגלי השקה --normalvram או --lowvram
3. הורד את רזולוציית התמונה לבדיקה ראשונית
4. אפשר attention slicing בהגדרות ComfyUI
5. סגור יישומים אחרים המשתמשים ב-GPU
6. שקול מודלים quantized שמשתמשים בפחות VRAM

לזרימות עבודה עם VRAM גבוה כמו יצירת וידאו עם Wan 2.2, ניהול זיכרון הופך קריטי.

ביצועים איטיים בהשוואה לצפוי

בעיה: יצירה לוקחת זמן ארוך יותר משמעותית ממה שמדדים מציעים.

אבחון: בדוק אם GPU בפועל מעבד את עומס העבודה:

הרץ יצירה ועקוב אחר ניצול GPU:

rocm-smi --showuse

ניצול GPU צריך להישאר ב-90-100% במהלך יצירה. ניצול נמוך מציין בעיות תצורה.

פתרונות:

1. אמת שאתה לא משתמש במצב fallback של CPU
2. בדוק ש-torch.version.hip קיים:

python3 -c "import torch; print(torch.version.hip)"

צריך להציג גרסת ROCm כמו 6.2.0

3. ודא התקנת PyTorch נכונה עם אינדקס ROCm
4. עדכן לחבילות ROCm האחרונות עם sudo dnf update
5. נסה שיטות דגימה שונות (חלקן מייעלות טוב יותר ל-AMD)

יצירת תמונה שחורה או artifacts

בעיה: ComfyUI יוצר תמונות שחורות או artifacts חמורים.

אבחון: זה לעתים קרובות מציין בעיות דיוק או מצב חישוב.

פתרונות:

1. הוסף דגל השקה --force-fp16 לדיוק מעורב
2. נסה דגל --disable-xformers לשימוש ב-attention סטנדרטי
3. בדוק עם מודלי checkpoint שונים
4. אמת שלמות קובץ מודל (הורד מחדש במידת הצורך)
5. בדוק דרישות VAE ספציפיות למודל

חלק מהמודלים מצפים לקבצי VAE ספציפיים. VAE חסר גורם לפלטים שחורים.

קונפליקטים בגרסת ROCm

בעיה: הודעות שגיאה על גרסאות ספריית ROCm לא תואמות.

אבחון: מספר גרסאות ROCm מותקנות או עדכונים לא שלמים.

פתרונות:

1. הסר את כל חבילות ROCm:

sudo dnf remove rocm-*

2. נקה cache של חבילות:

sudo dnf clean all

3. התקן מחדש חבילות ROCm:

sudo dnf install rocm-hip rocm-opencl -y

4. צור מחדש סביבה וירטואלית עם התקנת PyTorch טריה

אילו ביצועים אתה יכול לצפות מ-GPUs של AMD?

הבנת ציפיות ביצועים ריאליות עוזרת לך לייעל את ההגדרה שלך ולהעריך אם הכל עובד כראוי.

מדדי סדרת RX 7000

בהתבסס על בדיקות קהילה ושימוש בעולם האמיתי, הנה מדדי ביצועי ComfyUI טיפוסיים:

RX 7900 XTX (24GB VRAM):

RX 7900 XT (20GB VRAM):

ביצועים בדרך כלל איטיים יותר ב-10-15% מ-XTX בגלל יחידות חישוב מופחתות ורוחב פס זיכרון. עדיין מצוין לעבודה מקצועית.

RX 7800 XT (16GB VRAM):

מטפל ב-SD 1.5 ו-SDXL בנוחות. Flux Dev עובד אך דורש אופטימיזציה. ביצועים בערך 60-70% מ-RX 7900 XTX.

מדדי סדרת RX 6000

RX 6900 XT (16GB VRAM):

RX 6800 XT (16GB VRAM):

ביצועים דומים ל-6900 XT עם מהירויות איטיות יותר ב-5-10%. ערך מצוין עבור הכסף.

RX 6700 XT (12GB VRAM):

עובד טוב עבור SD 1.5 ו-SDXL. Flux דורש ניהול VRAM זהיר. שקול מודלים quantized לזרימות עבודה מורכבות.

מדדים אלה מניחים תצורת ROCm מתאימה ודגלי השקה מיטביים. ביצועים איטיים משמעותית מצביעים על בעיות תצורה הדורשות פתרון בעיות. לשם השוואה, Apatero.com מספקת ביצועים עקביים ללא קשר למגבלות החומרה המקומית.

השוואת ביצועי Linux לעומת Windows

Linux בדרך כלל מספק ביצועים טובים יותר ב-15-25% מ-Windows עבור עומסי עבודה AI של AMD GPU. היתרון נובע מאופטימיזציה טובה יותר של ROCm, overhead נמוך יותר של דרייבר, וניהול זיכרון יעיל יותר.

יתרונות ביצועים:

• overhead נמוך יותר של מערכת משחרר יותר VRAM ליצירה
• הקצאת זיכרון טובה יותר מפחיתה כשלי יצירה
• תמיכת ROCm מקורית לעומת DirectML לא רשמי של Windows
• טעינת מודל מהירה יותר והחלפת checkpoint
• הפעלות יצירה ארוכות יותר יציבות יותר

אם אתה dual-boot, הרצת זרימות עבודה זהות של ComfyUI על Linux מציגה שיפורי ביצועים מדידים על פני התקנות Windows.

שאלות נפוצות

איזו גרסת Fedora אני צריך להתקנת ComfyUI עם AMD GPU?

אתה צריך Fedora 40 או חדש יותר לתמיכת ROCm 6 מתאימה. גרסאות קודמות חסרות את החבילות הנחוצות במאגרים רשמיים. Fedora 41 וחדש יותר עובדים מצוין עם שלבי ההתקנה במדריך זה. בדוק את הגרסה שלך עם פקודת cat /etc/fedora-release לפני ההתחלה.

האם אני יכול להשתמש ב-GPUs של AMD ישנים יותר כמו סדרת RX 5000 או כרטיסי Vega?

סדרת RX 5000 (RDNA 1) וארכיטקטורות Vega עובדות אך דורשות ערכי HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION שונים ועשויות לקבל תמיכה מוגבלת. RX 5700 XT צריך override של 9.0.0. Vega 64 צריך 9.0.6. הביצועים מפגרים משמעותית מאחורי ארכיטקטורות RDNA 2 ו-3. עבור כרטיסים ישנים יותר, צפה לזמני יצירה איטיים פי 2-3 מ-GPUs מודרניים.

האם אני צריך להתקין דרייבר AMDGPU בנפרד על Fedora?

לא, Fedora כוללת דרייברי AMDGPU בליבה אוטומטית. בניגוד ל-Ubuntu שבה התקנת דרייבר נפרדת נחוצה, Fedora מטפלת בזה דרך חבילות הליבה הסטנדרטיות. פשוט התקן חבילות runtime של ROCm והגדר משתני סביבה כפי שמוצג במדריך זה.

למה התקנת PyTorch לוקחת כל כך הרבה זמן?

PyTorch עם תמיכת ROCm מוריד בערך 3GB של חבילות כולל ספריית PyTorch המלאה, הרחבות מקומפלות ROCm, וספריות מיטביות ל-GPU. על חיבורי broadband טיפוסיים זה לוקח 10-15 דקות. ההתקנה אז מקמפלת חלק מהרכיבים מה שמוסיף עוד 5 דקות. זמן כולל של 15-20 דקות הוא נורמלי.

האם אני יכול להריץ מספר כלי AI מלבד ComfyUI על אותה התקנה?

כן, התקנת ROCm ו-PyTorch שלך תומכת בכל כלי AI מבוסס PyTorch כולל Automatic1111, InvokeAI, Fooocus, ואחרים. צור סביבות וירטואליות נפרדות לכל כלי כדי למנוע קונפליקטים של תלויות. התקנת ROCm ברחבי המערכת משרתת את כל הכלים בעוד שסביבות Python מבודדות שומרות על חבילות מאורגנות.

כיצד אני מעדכן את ComfyUI ו-nodes מותאמים אישית מבלי לשבור תמיכת AMD GPU?

עדכן את ComfyUI עם git pull בספריית ComfyUI. עדכן nodes מותאמים אישית דרך ComfyUI Manager. לעולם אל תתקין מחדש PyTorch אלא אם זה נחוץ באופן ספציפי. אם התקנת node מותאם אישית מנסה להתקין מחדש torch, ערוך את ה-requirements.txt שלו להעיר על תלויות torch לפני הרצת pip install, בדיוק כמו שעשית עבור ComfyUI בתחילה.

מה קורה אם אני משדרג Fedora לגרסה חדשה?

שדרוגי Fedora בדרך כלל שומרים על חבילות ROCm כראוי. לפני השדרוג, תעד את ערך ה-HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION שלך וגבה את הסביבה הוירטואלית שלך. לאחר השדרוג, אמת חבילות ROCm עם rpm -qa | grep rocm ובדוק זיהוי GPU של PyTorch. מדי פעם ייתכן שתצטרך להתקין מחדש חבילות ROCm לאחר שדרוגי גרסת Fedora מרכזיים.

האם כדאי לי להשתמש ב-containers של Docker עבור ComfyUI על Fedora עם AMD GPU?

Docker מוסיף מורכבות ל-GPU passthrough ב-Linux. התקנה ישירה כפי שמוצג במדריך זה מספקה ביצועים טובים יותר ופתרון בעיות קל יותר. Docker הגיוני עבור פריסות ייצור או כאשר מריצים מספר instances מבודדות, אך לשימוש שולחני, התקנה מקורית עובדת טוב יותר. תמיכת AMD GPU Docker מפגרת מאחורי הבשלות של container toolkit של NVIDIA.

כמה VRAM אני באמת צריך עבור מודלי AI שונים?

SD 1.5 רץ בנוחות על 6GB VRAM. SDXL צריך 10-12GB לפעולה אמינה. Flux Dev דורש מינימום 16GB, 20GB+ מומלץ. יצירת וידאו עם Wan 2 צריכה 20GB+. אם ל-GPU שלך יש VRAM לא מספיק, מודלים quantized ודגלי אופטימיזציה עוזרים, אך VRAM מוגבל מאוד גורם למגבלות מתסכלות. 16GB מייצג את הנקודה המתאימה לעבודת AI מודרנית.

האם אני יכול להשתמש ב-CPU של AMD ו-GPU של AMD יחד ליצירת AI?

ComfyUI משתמש ב-CPU או GPU, לא בשניהם בו-זמנית ליצירה. ה-CPU של AMD שלך מטפל במשימות מערכת, ניהול זרימת עבודה, ועיבוד מקדים, בעוד ה-GPU מבצע יצירת תמונה בפועל. מעבדי Ryzen ברמה גבוהה עוזרים עם טעינת מודל ועיבוד batch, אך מהירות יצירה תלויה לחלוטין בביצועי GPU ברגע שזרימות עבודה מתחילות לרוץ.

צעדים הבאים ותצורה מתקדמת

יש לך כעת ComfyUI רץ על Fedora עם האצת AMD GPU מלאה. בסיס זה תומך באפשרויות יצירתיות אינסופיות וזרימות עבודה מתקדמות.

התחל להתנסות עם מודלי checkpoint שונים כדי למצוא סגנונות שאתה נהנה מהם. חקור nodes מותאמים אישית דרך ComfyUI Manager כדי להרחיב פונקציונליות. למד טכניקות זרימת עבודה שמנצלות את יכולות ה-AMD GPU שלך ביעילות. שלוט בטכניקות prompting אזוריות לקומפוזיציות מורכבות.

שקול לאמן LoRAs מותאמים אישית לסגנונות מותאמים אישית באמצעות החומרה המקומית שלך. הגדרת ROCm שלך תומכת בזרימות עבודה של אימון כמו גם יצירה. הסביבה היציבה של Fedora הופכת אותה לאידיאלית עבור הפעלות אימון ארוכות שהיו בעייתיות על Windows.

עבור משתמשים שרוצים תוצאות מיידיות ללא מורכבות ההתקנה, פלטפורמות כמו Apatero.com מציעות סביבות מוגדרות מקצועית עם גישה מיידית למודלים האחרונים ואופטימיזציות. אך הבנת תהליך ההתקנה המקומי מספקת ידע רב ערך על איך כלי יצירת AI בפועל עובדים ברמת המערכת.

זכור שנוף יצירת תמונות AI מתפתח במהירות. מודלים חדשים, גרסאות ROCm מעודכנות, ומהדורות PyTorch משופרות מביאות שיפורי ביצועים סדירים. הישאר פעיל בקהילות ComfyUI ו-AMD GPU כדי ללמוד על טכניקות אופטימיזציה וגישות פתרון בעיות כשהאקוסיסטם מתפתח.

ההתקנה שלך של Fedora עם תמיכת AMD GPU מתאימה או עולה על ביצועי Windows כעת תוך מתן שליטה רבה יותר על סביבת יצירת ה-AI שלך. השקעת ההגדרה הראשונית משתלמת דרך ביצועים עקביים ויכולת הרחבה כשאתה חוקר זרימות עבודה וטכניקות מתקדמות יותר של ComfyUI.