Fedora LinuxでAMD GPUサポートを使用してComfyUIをインストールする方法 2025

Fedora Linux上でAMD GPUをフルスピードで動作させるComfyUIが必要です。良いニュースは、FedoraがROCm 6をネイティブにパッケージ化しているため、UbuntuよりもAMD GPUアクセラレーションが大幅に簡単になることです。適切なROCm構成とPyTorchセットアップにより、RX 6000または7000シリーズのGPUはプロフェッショナル品質のAI画像生成パフォーマンスを提供します。

簡単な回答: AMD GPUを使用してFedoraにComfyUIをインストールするには、ROCm 6.xパッケージをセットアップし、ROCmサポート付きのPyTorchをインストールし、GPU アーキテクチャに合わせてHSA_OVERRIDE_GFX_VERSIONを構成し、適切な依存関係を持つPython仮想環境でComfyUIを実行します。

WindowsでComfyUIを実行しているか、NVIDIA GPUセットアップを示すチュートリアルビデオを視聴しています。AMD Radeon RX 7900 XTXには、未開拓の可能性があります。Ubuntuガイドは、Fedoraシステムとは完全に一致しません。公式のROCmドキュメントではFedoraサポートについて言及していますが、必要な実用的な詳細が欠けています。

Linuxは、Windowsと比較してAIワークロードのパフォーマンスが優れており、FedoraのネイティブROCm 6パッケージングにより、Ubuntuインストールで発生するリポジトリ構成の問題が解消されます。Apatero.comのようなプラットフォームは、セットアップの複雑さなしに即座にアクセスできますが、ローカルインストールプロセスを理解することで、AI生成環境を完全に制御し、クラウド依存を排除できます。

AMD GPU AIワークロードにFedoraを使用する理由

インストールコマンドに入る前に、Fedoraの利点を理解することで、このディストリビューションがAMD GPUセットアップに特に適している理由を理解できます。

FedoraのネイティブROCm統合

Fedora ROCm 6リリースドキュメントによると、FedoraはFedora 40以降、公式リポジトリにROCm 6パッケージを含めています。これは、外部AMDリポジトリを追加したり、GPGキーを管理したり、Ubuntuインストールで発生するリポジトリの競合について心配する必要がないことを意味します。

AMDGPUカーネルドライバーは、Fedoraのカーネルに自動的に付属しています。別のドライバーインストールは必要ありません。システムはインストール直後にAMD GPUを認識し、ドライバーは通常のシステム更新を通じて更新されます。

Fedora ROCmの利点:

Ubuntuは公式のAMDサポートとドキュメントを受け取りますが、Fedoraの合理化されたパッケージングは、多くの場合、インストールの問題が少なくなります。このトレードオフは、企業のサポートよりもシンプルさを重視するほとんどのユーザーにとって価値があります。

AMD GPUアーキテクチャ要件の理解

特定のAMD GPUアーキテクチャは、重要な構成値を決定します。これを間違えると、不可解なエラーメッセージやGPU検出の失敗が発生します。

AMD GPUアーキテクチャテーブル:

HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION環境変数は、ROCmにどのアーキテクチャコードを使用するかを伝えます。このオーバーライドは、PyTorchのプリコンパイル済みROCmバイナリにすべてのGPUバリアント用の最適化が含まれていないため必要です。最新のゲームおよびプロフェッショナルなアプローチについては、Apple SiliconハードウェアでFluxを実行すると比較してください。

ROCmをインストールしてAMD GPUサポートを構成する方法

インストールプロセスは、明確なフェーズに分かれています。急いで進めると、後でトラブルシューティングに何時間も無駄にする問題が発生します。

FedoraへのROCmパッケージのインストール

ターミナルを開き、システムアップデートから始めます。古いパッケージは、ROCmインストール中に依存関係の競合を引き起こします。

システムを完全に更新します:

sudo dnf update -y

必須のROCmパッケージをインストールします:

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

これらのパッケージは、ROCm HIPランタイム、互換性のためのOpenCLサポート、開発ヘッダー、GPU情報ツール、およびシステム管理ユーティリティを提供します。インストールには、インターネット接続速度に応じて5〜10分かかります。

利用可能なデバイスを確認して、ROCmインストールを確認します:

rocm-smi

このコマンドは、温度、メモリ使用量、クロック速度を含むAMD GPU情報を表示します。GPUがリストされている場合、ROCmは正しくインストールされています。そうでない場合、GPUには適切なカーネルドライバーサポートがない可能性があります。

GPUアクセスのためのユーザー権限の構成

非rootユーザーは、GPUハードウェアにアクセスするために特定のグループメンバーシップが必要です。この構成がない場合、ROCmが正しくインストールされていても、ComfyUIはAMD GPUを検出できません。

ユーザーをrenderおよびvideoグループに追加します:

sudo usermod -a -G render,video $USER

グループ変更を有効にするには、完全にログアウトしてから再度ログインします。単純なターミナルの再起動では機能しません。完全なログアウトとログインサイクルが必要です。

グループメンバーシップを確認します:

groups

出力リストにrenderとvideoの両方が表示されるはずです。公式ROCmドキュメントによると、これらのグループはGPUリソースアクセスに必要な権限を付与します。

重要な環境変数の設定

すべてのターミナルセッションで自動的に読み込まれるROCm構成ファイルを作成します:

nano ~/.bashrc

ファイルの最後に次の行を追加します:

RX 7000シリーズ(RDNA 3)の場合:

export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0

export ROCM_PATH=/usr

export HIP_VISIBLE_DEVICES=0

RX 6000シリーズ(RDNA 2)の場合は、代わりにこれを使用します:

export HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=10.3.0

export ROCM_PATH=/usr

export HIP_VISIBLE_DEVICES=0

ファイルを保存し、シェル構成を再読み込みします:

source ~/.bashrc

HSA_OVERRIDE_GFX_VERSIONは、ROCmにどのアーキテクチャ最適化を使用するかを伝えます。ROCM_PATHはインストールディレクトリを指します。HIP_VISIBLE_DEVICESは、複数のカードがインストールされている場合に使用するGPUを選択します。

ROCmサポート付きのPyTorchをインストールするプロセスは何ですか?

PyTorchは、ComfyUIおよびほとんどのAI画像生成ツールの基盤として機能します。適切なROCmサポートを備えた正しいPyTorchバージョンをインストールすることは、パフォーマンスにとって重要です。

Python仮想環境の作成

仮想環境は、Pythonパッケージを分離し、システム全体の競合を防ぎます。この分離は、特定の依存関係要件を持つAIツールにとって不可欠です。

Python開発ツールをインストールします:

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

ComfyUI専用のディレクトリを作成します:

mkdir -p ~/AI/ComfyUI

cd ~/AI/ComfyUI

仮想環境を作成してアクティブ化します:

python3 -m venv venv

source venv/bin/activate

ターミナルプロンプトが変更されて(venv)が表示され、仮想環境がアクティブであることを示します。後続のすべてのPythonパッケージインストールは、システム全体の場所ではなく、この分離された環境に入ります。

ROCm 6サポート付きのPyTorchのインストール

PyTorch公式インストールガイドによると、最新の安定版PyTorchバージョンはROCm 6.2以降をサポートしています。

ROCmサポート付きのPyTorchをインストールします:

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

このインストールには、約3GBのパッケージをダウンロードするため、10〜15分かかります。index-urlパラメータは、CPUのみのバージョンではなく、ROCm固有のPyTorchビルドを使用するようにpipに指示します。

PyTorchがAMD GPUを認識することを確認します:

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

予想される出力は次のとおりです:

GPU Available: True

GPU Name: AMD Radeon RX 7900 XTX

GPU AvailableがFalseと表示される場合、環境変数が正しくないか、ROCmインストールに問題がある可能性があります。HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION値がGPUアーキテクチャと一致することを再確認してください。トラブルシューティングは複雑になる可能性がありますが、Apatero.comのようなプラットフォームは、事前構成された環境を提供することで、これらの構成の課題を完全に排除します。

ROCmバージョン互換性の理解

PyTorch ROCmホイールは、特定のROCmバージョンを対象としています。バージョンの不一致を使用すると、パフォーマンスの問題やGPU検出の失敗が発生します。

PyTorchとROCmバージョンの互換性:

特定の互換性の問題で古いバージョンが必要でない限り、常に最新の安定した組み合わせを使用してください。新しいリリースには、ComfyUIのパフォーマンスを向上させるパフォーマンスの最適化とバグ修正が含まれています。

ComfyUIをインストールして構成する方法

ROCmとPyTorchが正しく動作すれば、ComfyUIのインストールは簡単になります。このプロセスには、依存関係管理への注意が必要です。

ComfyUIのクローンとセットアップ

仮想環境がアクティブなままであることを確認します(venv)がターミナルプロンプトに表示されます。そうでない場合は、次を実行します:

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

ComfyUIリポジトリをクローンします:

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

cd ComfyUI

インストール前にrequirementsファイルを確認します:

cat requirements.txt

デフォルトのrequirements.txtには、torch、torchvision、torchaudioのエントリが含まれています。ROCmサポートを使用してこれらのパッケージをすでにインストールしているため、CPUのみのバージョンの再インストールを防ぐためにファイルを変更する必要があります。

requirements.txtを編集します:

nano requirements.txt

先頭にハッシュを追加して、これらの行をコメントアウトまたは削除します:

# torch

# torchvision

# torchaudio

ファイルを保存します。これにより、pipがROCm対応のPyTorchインストールをCPUのみのバージョンで上書きするのを防ぎます。

残りの依存関係をインストールします:

pip install -r requirements.txt

インストールには5〜10分かかり、画像処理、ワークフロー管理、およびさまざまなユーティリティ関数用のパッケージが含まれます。

必須モデルファイルのダウンロード

ComfyUIは画像を生成するためにチェックポイントモデルが必要です。モデルがない場合、インターフェースは読み込まれますが、何も作成できません。

modelsディレクトリ構造を作成します:

mkdir -p models/checkpoints

mkdir -p models/vae

mkdir -p models/clip

Stable Diffusion 1.5やSDXLなどのスターターモデルをダウンロードします。Hugging FaceまたはCivitaiにアクセスしてモデルを見つけます。チェックポイントファイルをmodels/checkpointsディレクトリに配置します。

たとえば、SD 1.5をダウンロードする場合:

cd models/checkpoints

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

このモデルは、テストの良い出発点として機能します。後で、SDXL、Flux、または専門的な微調整などの高度なモデルを追加できます。Flux固有のワークフローについては、完全なFlux LoRAトレーニングガイドを確認してください。

AMD GPUアクセラレーションでComfyUIを起動する

ComfyUIメインディレクトリに戻ります:

cd ~/AI/ComfyUI/ComfyUI

AMD GPUサポートでComfyUIを起動します:

python main.py --listen

--listenフラグを使用すると、ネットワーク上の他のデバイスからアクセスできます。ローカルのみのアクセスの場合は、このフラグを省略してください。

ComfyUIが起動し、起動メッセージが表示されます。AMD GPU検出が成功したことを示すこれらのインジケーターを確認してください:

Total VRAM: 24576 MB

Device: AMD Radeon RX 7900 XTX

Webブラウザを開き、次のURLに移動します:

http://localhost:8188

ComfyUIインターフェースがデフォルトのワークフローで読み込まれます。インターフェースからチェックポイントモデルを読み込み、テスト画像を生成して、すべてが正しく動作することを確認します。

ComfyUI起動構成の最適化

最適化された設定で便利に起動するための起動スクリプトを作成します:

nano ~/AI/ComfyUI/launch_comfyui.sh

次の内容を追加します:

#!/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

スクリプトを実行可能にします:

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

次のコマンドを実行することで、いつでもComfyUIを起動できます:

~/AI/ComfyUI/launch_comfyui.sh

--highvramフラグは、16GB以上のVRAMを搭載したGPUのメモリ管理を最適化します。メモリが少ないカードの場合は、--normalvramまたは--lowvramフラグに置き換えてください。Apatero.comがこれらすべての最適化の決定を自動的に処理し、手動構成なしで最適なパフォーマンスを提供することを考慮してください。

一般的なAMD GPUの問題と解決策は何ですか?

慎重にインストールしても、AMD GPUセットアップには特定の問題が発生します。これらの問題と解決策を理解することで、何時間もの不満を節約できます。

GPU検出されない問題

問題: ROCmインストールにもかかわらず、ComfyUIがCPUのみモードを表示します。

診断: このテストを実行します:

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

これがFalseを返す場合、PyTorchはGPUを認識できません。

解決策:

1. HSA_OVERRIDE_GFX_VERSIONがGPUアーキテクチャと一致することを確認します
2. groupsコマンドでユーザーグループメンバーシップを確認します
3. グループを追加した後、ログアウトしてから再度ログインしたことを確認します
4. rpm -qa | grep rocmでROCmパッケージがインストールされていることを確認します
5. 明示的な環境変数で実行してみてください:

HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION=11.0.0 python main.py

メモリ不足エラー

問題: 生成中にComfyUIがCUDAメモリ不足エラーでクラッシュします。

診断: GPUメモリ使用量を監視します:

watch -n 1 rocm-smi

これにより、画像を生成するときのリアルタイムVRAM使用量が表示されます。

解決策:

1. ワークフローのバッチサイズを1に減らします
2. --normalvramまたは--lowvram起動フラグを使用します
3. 初期テストの画像解像度を下げます
4. ComfyUI設定でattention slicingを有効にします
5. 他のGPU使用アプリケーションを閉じます
6. より少ないVRAMを使用する量子化モデルを検討します

Wan 2.2を使用したビデオ生成のような高VRAMワークフローの場合、メモリ管理が重要になります。

予想よりも遅いパフォーマンス

問題: 生成がベンチマークが示唆するよりも大幅に時間がかかります。

診断: GPUが実際にワークロードを処理しているかどうかを確認します:

生成を実行し、GPU使用率を監視します:

rocm-smi --showuse

生成中、GPU使用率は90〜100%に保たれるべきです。低使用率は構成の問題を示します。

解決策:

1. CPUフォールバックモードを使用していないことを確認します
2. torch.version.hipが存在することを確認します:

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

6.2.0のようなROCmバージョンが表示されるはずです

3. ROCmインデックスでの適切なPyTorchインストールを確認します
4. sudo dnf updateで最新のROCmパッケージに更新します
5. 異なるサンプリング方法を試してください(一部はAMDに最適化されています)

ブラック画像またはアーティファクト生成

問題: ComfyUIがブラック画像または重度のアーティファクトを生成します。

診断: これは多くの場合、精度または計算モードの問題を示します。

解決策:

1. 混合精度のために--force-fp16起動フラグを追加します
2. 標準アテンションを使用するために--disable-xformersフラグを試します
3. 異なるチェックポイントモデルでテストします
4. モデルファイルの整合性を確認します(必要に応じて再ダウンロード)
5. モデル固有のVAE要件を確認します

一部のモデルは特定のVAEファイルを期待します。VAEが欠けていると、ブラック出力が発生します。

ROCmバージョンの競合

問題: 互換性のないROCmライブラリバージョンに関するエラーメッセージ。

診断: 複数のROCmバージョンがインストールされているか、不完全な更新。

解決策:

1. すべてのROCmパッケージを削除します:

sudo dnf remove rocm-*

2. パッケージキャッシュをクリーンアップします:

sudo dnf clean all

3. ROCmパッケージを再インストールします:

sudo dnf install rocm-hip rocm-opencl -y

4. 新しいPyTorchインストールで仮想環境を再作成します

AMD GPUからどのようなパフォーマンスが期待できますか?

現実的なパフォーマンス期待値を理解することで、セットアップを最適化し、すべてが正しく機能しているかどうかを評価できます。

RX 7000シリーズベンチマーク

コミュニティテストと実際の使用に基づいて、典型的なComfyUIパフォーマンスメトリクスは次のとおりです:

RX 7900 XTX (24GB VRAM):

RX 7900 XT (20GB VRAM):

計算ユニットとメモリ帯域幅の削減により、パフォーマンスは通常XTXより10〜15%遅くなります。それでもプロフェッショナルな作業には優れています。

RX 7800 XT (16GB VRAM):

SD 1.5とSDXLを快適に処理します。Flux Devは機能しますが、最適化が必要です。パフォーマンスはRX 7900 XTXの約60〜70%です。

RX 6000シリーズベンチマーク

RX 6900 XT (16GB VRAM):

RX 6800 XT (16GB VRAM):

パフォーマンスは6900 XTと同様で、5〜10%遅くなります。コストパフォーマンスに優れています。

RX 6700 XT (12GB VRAM):

SD 1.5とSDXLで良好に動作します。Fluxには慎重なVRAM管理が必要です。複雑なワークフローには量子化モデルを検討してください。

これらのベンチマークは、適切なROCm構成と最適化された起動フラグを前提としています。大幅に遅いパフォーマンスは、トラブルシューティングが必要な構成の問題を示します。比較として、Apatero.comは、ローカルハードウェアの制限に関係なく、一貫したパフォーマンスを提供します。

LinuxとWindowsのパフォーマンス比較

Linuxは通常、AMD GPU AIワークロードでWindowsより15〜25%優れたパフォーマンスを提供します。この利点は、より優れたROCm最適化、低いドライバーオーバーヘッド、およびより効率的なメモリ管理から来ています。

パフォーマンスの利点:

• より低いシステムオーバーヘッドにより、生成のためのVRAMが増えます
• より優れたメモリ割り当てにより、生成の失敗が減ります
• 非公式のWindows DirectMLではなく、ネイティブROCmサポート
• より速いモデルの読み込みとチェックポイントの切り替え
• より安定した長時間実行の生成セッション

デュアルブートしている場合、Linuxで同一のComfyUIワークフローを実行すると、Windowsインストールに比べて測定可能なパフォーマンスの向上が見られます。

よくある質問

AMD GPU ComfyUIインストールにはどのFedoraバージョンが必要ですか?

適切なROCm 6サポートには、Fedora 40以降が必要です。以前のバージョンには、公式リポジトリに必要なパッケージがありません。Fedora 41以降は、このガイドのインストール手順で完全に機能します。開始する前に、cat /etc/fedora-releaseコマンドでバージョンを確認してください。

RX 5000シリーズやVegaカードなどの古いAMD GPUを使用できますか?

RX 5000シリーズ(RDNA 1)およびVegaアーキテクチャは機能しますが、異なるHSA_OVERRIDE_GFX_VERSION値が必要であり、サポートが制限される場合があります。RX 5700 XTには9.0.0オーバーライドが必要です。Vega 64には9.0.6が必要です。パフォーマンスはRDNA 2および3アーキテクチャよりも大幅に遅れます。古いカードの場合、最新のGPUより2〜3倍遅い生成時間を予想してください。

FedoraにAMDGPUドライバーを個別にインストールする必要がありますか?

いいえ、FedoraにはAMDGPUドライバーが自動的にカーネルに含まれています。個別のドライバーインストールが必要なUbuntuとは異なり、Fedoraは標準のカーネルパッケージを通じてこれを処理します。このガイドに示されているように、ROCmランタイムパッケージをインストールし、環境変数を構成するだけです。

PyTorchのインストールに時間がかかるのはなぜですか?

ROCmサポート付きのPyTorchは、完全なPyTorchライブラリ、ROCmコンパイル済み拡張機能、GPU最適化ライブラリを含む約3GBのパッケージをダウンロードします。一般的なブロードバンド接続では、これには10〜15分かかります。その後、インストールはいくつかのコンポーネントをコンパイルし、さらに5分追加されます。合計15〜20分の時間は正常です。

同じインストールでComfyUI以外の複数のAIツールを実行できますか?

はい、ROCmおよびPyTorchインストールは、Automatic1111、InvokeAI、Fooocusなどを含む、PyTorchベースのAIツールをサポートします。依存関係の競合を防ぐために、各ツール用に個別の仮想環境を作成します。システム全体のROCmインストールはすべてのツールに対応し、分離されたPython環境はパッケージを整理して保ちます。

AMD GPUサポートを壊さずにComfyUIとカスタムノードを更新する方法

ComfyUIディレクトリでgit pullを使用してComfyUIを更新します。ComfyUI Managerを通じてカスタムノードを更新します。特に必要でない限り、PyTorchを再インストールしないでください。カスタムノードのインストールがtorchを再インストールしようとする場合、ComfyUIで最初に行ったように、pip installを実行する前にrequirements.txtを編集してtorch依存関係をコメントアウトします。

Fedoraを新しいバージョンにアップグレードするとどうなりますか?

Fedoraのアップグレードは通常、ROCmパッケージを正しく維持します。アップグレード前に、HSA_OVERRIDE_GFX_VERSION値を文書化し、仮想環境をバックアップします。アップグレード後、rpm -qa | grep rocmでROCmパッケージを確認し、PyTorch GPU検出をテストします。場合によっては、主要なFedoraバージョンのアップグレード後にROCmパッケージを再インストールする必要があります。

AMD GPUを使用してFedora上のComfyUIにDockerコンテナを使用する必要がありますか?

DockerはLinux上のAMD GPUパススルーの複雑さを追加します。このガイドに示されている直接インストールは、より優れたパフォーマンスと簡単なトラブルシューティングを提供します。Dockerは、本番デプロイメントまたは複数の分離されたインスタンスを実行する場合に意味があります。しかし、デスクトップ使用の場合、ネイティブインストールの方が適しています。AMD GPU Dockerサポートは、NVIDIAのコンテナツールキットの成熟度に遅れをとっています。

さまざまなAIモデルに実際にどれだけのVRAMが必要ですか?

SD 1.5は6GB VRAMで快適に動作します。SDXLには確実な操作のために10〜12GBが必要です。Flux Devには最低16GB、推奨20GB以上が必要です。Wan 2によるビデオ生成には20GB以上が必要です。GPUに十分なVRAMがない場合、量子化モデルと最適化フラグが役立ちますが、VRAMが厳しく制限されている場合、イライラする制約が発生します。16GBは、最新のAI作業のスイートスポットです。

AMD CPUとAMD GPUを一緒にAI生成に使用できますか?

ComfyUIは、生成にCPUまたはGPUのいずれかを使用し、両方を同時に使用しません。AMD CPUはシステムタスク、ワークフロー管理、前処理を処理し、GPUが実際の画像生成を実行します。ハイエンドRyzenプロセッサは、モデルの読み込みとバッチ処理に役立ちますが、生成速度は、ワークフローが実行を開始すると完全にGPUパフォーマンスに依存します。

次のステップと高度な構成

FedoraでフルAMD GPUアクセラレーションを使用してComfyUIが動作しています。この基盤は、無限の創造的な可能性と高度なワークフローをサポートします。

さまざまなチェックポイントモデルを試して、好きなスタイルを見つけてください。ComfyUI Managerを通じてカスタムノードを探索して、機能を拡張します。AMD GPUの機能を効果的に活用するワークフロー技術を学びます。複雑な構成のために地域プロンプト技術をマスターします。

ローカルハードウェアを使用して、パーソナライズされたスタイルのカスタムLoRAのトレーニングを検討してください。ROCmセットアップは、生成だけでなくトレーニングワークフローもサポートします。Fedoraの安定した環境により、Windowsでは問題のある長いトレーニングセッションに最適です。

インストールの複雑さなしに即座の結果を望むユーザーには、Apatero.comのようなプラットフォームが、最新のモデルと最適化への即座のアクセスでプロフェッショナルに構成された環境を提供します。しかし、ローカルインストールプロセスを理解することで、AI生成ツールがシステムレベルで実際にどのように機能するかについての貴重な知識が得られます。

AI画像生成の風景は急速に進化していることを忘れないでください。新しいモデル、更新されたROCmバージョン、および改善されたPyTorchリリースは、定期的なパフォーマンスの向上をもたらします。エコシステムが発展するにつれて、最適化技術とトラブルシューティングアプローチについて学ぶために、ComfyUIおよびAMD GPUコミュニティでアクティブに活動してください。

AMD GPUサポートを備えたFedoraインストールは、Windowsのパフォーマンスと一致または上回り、AI生成環境をより適切に制御できます。初期のセットアップ投資は、より高度なComfyUIワークフローと技術を探索するにつれて、一貫したパフォーマンスと拡張性を通じて配当を支払います。