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- git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
- cd ComfyUI && git checkout b1fd26fe9e55163f780bf9e5f56bf9bf5f035c93 && pip install -r requirements.txt

這些命令將確保所有必要的軟件包在Docker鏡像構建時被安裝，從而在容器啟動時大大減少冷啟動的時間。

為什么選擇Docker

Docker是一種流行的容器化技術，廣泛用于軟件部署和管理。使用Docker可以讓開發者在不同的環境中運行相同的軟件，而不必擔心兼容性問題。通過Docker，ComfyUI的工作流可以被打包成一個獨立的鏡像，確保在不同的服務器上都能一致地運行。

這種一致性對于API服務的開發和維護至關重要。無論是在開發階段還是在生產環境中，Docker都能保證軟件的穩定性和性能，減少因環境差異引起的故障。

將ComfyUI工作流轉換為API格式

為了在Baseten上運行ComfyUI工作流，我們需要將其導出為API兼容的格式。具體來說，這需要我們將工作流的輸入和輸出定義為API端點可以識別的參數。

在此過程中，我們可以使用handlebars模板來指定工作流中的變量。例如：

    {

        "prompt": "{{prompt}}",

        "input_image": "{{input_image}}"

    }

這段配置代碼允許我們在API請求中動態傳遞輸入參數，從而實現工作流的自動化執行。

API格式的重要性

將工作流轉換為API格式的一個主要優點是可以簡化與其他系統的集成。通過API，外部應用可以直接調用ComfyUI的功能，而不需要了解其內部實現細節。這種封裝不僅提高了系統的安全性，還提升了可維護性。

部署ComfyUI工作流到Baseten

要將ComfyUI工作流部署到Baseten，首先需要確保安裝了truss Python包。這個包提供了一組命令行工具，可以幫助開發者快速將工作流推送到云端。

通過以下命令，你可以輕松地將工作流發布到Baseten：

    pip install truss --upgrade

    truss push --publish

這將打包你的Truss，并將其部署到Baseten的云上，最終作為一個API端點進行服務。

為什么選擇Baseten

Baseten提供了一套完整的API管理和監控工具，使得部署和管理API變得簡單而高效。通過Baseten，開發者可以輕松地監控API的使用情況，調整資源分配，并確保服務的穩定性。

在實際應用中，Baseten的自動擴展功能可以根據請求量動態調整資源，確保在高負載情況下仍然能夠提供快速響應。

在ComfyUI API端點上運行推理

一旦模型部署完成，就可以通過API端點進行推理。以下是一個簡單的Python示例，展示如何調用API并獲取結果：

    import requests

    import os

    import base64

    from PIL import Image

    from io import BytesIO



    # Replace the empty string with your model id below

    model_id = ""

    baseten_api_key = os.environ["BASETEN_API_KEY"]

    BASE64_PREAMBLE = "data:image/png;base64,"



    def pil_to_b64(pil_img):

       buffered = BytesIO()

       pil_img.save(buffered, format="PNG")

       img_str = base64.b64encode(buffered.getvalue()).decode("utf-8")

       return img_str



    def b64_to_pil(b64_str):

       return Image.open(BytesIO(base64.b64decode(b64_str.replace(BASE64_PREAMBLE, ""))))



    values = {

     "prompt": "american Shorthair",

     "input_image": {"type": "image", "data": pil_to_b64(Image.open("/path/to/cat.png"))}

    }



    resp = requests.post(

       f"https://model-{model_id}.api.baseten.co/production/predict",

       headers={"Authorization": f"Api-Key {baseten_api_key}"},

       json={"workflow_values": values}

    )



    res = resp.json()

    results = res.get("result")



    for item in results:

       if item.get("format") == "png":

           data = item.get("data")

           img = b64_to_pil(data)

           img.save(f"pet-style-transfer-1.png")