基于 Docker 开源的前后端分离 ComfyUI 小应用，可以部署到生产环境

大家好，我是白日梦想家 Nexmoe 。近期，我将一套基于 Docker 打包的 ComfyUI 弹性 Serverless 应用进行了开源，该应用具备完整的前后端分离架构以及用户友好的界面。

在完成 ComfyUI 工作流的开发后，把它部署到生产环境是一件较为棘手的事情。因此，我开源了一套案例，以供大家学习参考。

Demo： https://hadoop.nexmoe.com/

开源地址： https://github.com/nexmoe/serverless-comfyui

项目特点

• 🐳 完整的 Docker 化部署方案
• 🎨 现代化的前端界面
• 🔌 模块化的后端架构
• 🛠 简单的配置和使用方式

架构图

项目结构

comfy-docker/
├── frontend/           # Next.js 前端项目
│   ├── src/           # 源代码
│   └── .env          # 环境配置
├── backend/           # ComfyUI 后端
│   ├── checkpoints/   # 模型检查点
│   ├── controlnet/    # ControlNet 模型
│   ├── custom_nodes/  # 自定义节点
│   └── loras/        # LoRA 模型
└── bruno/            # API 测试文件

frontend/ 目录结构如下，模型 和 自定义节点 需要自行下载安装

.
├── Dockerfile
├── checkpoints
│   └── dreamshaperXL_sfwV2TurboDPMSDE.safetensors
├── controlnet
│   ├── sai_xl_canny_256lora.safetensors
│   └── sai_xl_depth_256lora.safetensors
├── custom_nodes
│   ├── ComfyUI-Custom-Scripts
│   ├── ComfyUI-WD14-Tagger
│   ├── ComfyUI_Comfyroll_CustomNodes
│   ├── comfyui-art-venture
│   └── comfyui_controlnet_aux
├── docker-compose.yml
├── loras
│   └── StudioGhibli.Redmond-StdGBRRedmAF-StudioGhibli.safetensors
├── provisioning.sh  // 自定义脚本
└── sanhua.json  // 工作流

环境要求

• Docker & Docker Compose
• NVIDIA GPU （当前演示工作流需要 12G 显存以上）
• 足够的磁盘空间（ 100G~200G ）用于存储模型

ComfyUI Docker 部署到 Serverless 弹性平台

请参考 共绩科技的 ComfyUI 部署文档

API 文档

项目使用 Bruno 进行 API 测试和文档管理，相关文件位于 bruno/ 目录。

贡献指南

欢迎提交 Issue 和 Pull Request ！

许可证

MIT License