這篇適合誰？
已經決定用 ComfyUI，現在要在 Mac mini M4 16GB 上把它穩穩裝起來的人。
這篇先不談模型大全，也先不衝 Flux。目標很單純，就是把基礎環境鋪平。

如果你剛從上一篇過來，現在心裡八成只有一個念頭：好，那到底要怎麼裝？

這時候最容易發生的事，就是你打開搜尋，看到十幾篇教學，每篇都像有道理：

  • 有人叫你直接裝 Desktop 版
  • 有人叫你 git clone
  • 有人叫你用 Conda
  • 有人說先上 nightly，不然 MPS 不穩
  • 有人說千萬不要 nightly，先 stable
  • 還有人會貼一串指令給你，然後假裝 requirements.txt 不存在

結果就是，你明明只想把 ComfyUI 跑起來，最後卻先學會了怎麼把 Python 環境弄亂。

所以我先講這篇的主張：

第一輪安裝，不要追求最省事。先追求可恢復。
你今天多花一點點時間，把 Python、venv、PyTorch、requirements 這些東西講清楚，後面裝模型、裝 custom nodes、踩錯時才知道自己在修什麼。

這篇我會走的主線是：

  • 手動安裝
  • 獨立 virtual environment
  • 先 stable PyTorch
  • 有需要再考慮 nightly
  • 先把 ComfyUI 本體跑起來，再談模型和花活

為什麼這篇不把 Desktop 版當主線？

先講清楚，Desktop 版不是不能用。
ComfyUI 官方現在也有 macOS Desktop，而且明講 Apple Silicon 支援。不少人如果只是想快點上車，直接裝 Desktop 版其實很合理。

但這系列後面還會碰到：

  • checkpoints、clips、loras、vae
  • LCM Adapter
  • Flux、GGUF、T5XXL、FP8
  • custom nodes
  • 依賴衝突
  • 模型路徑
  • workflow 匯入與除錯

到了這一層，看得見環境 反而很重要。
所以我這裡故意不用最省腦的做法，而是用之後最好維護的做法。

講白一點，Desktop 版比較像「今天先玩到圖出來」。
這篇想做的是「讓你兩個禮拜後壞掉時，還知道從哪裡開始救」。

這篇要用哪個 Python 版本？

這裡很容易看到兩種說法，然後新手就開始頭痛。

ComfyUI 官方現在的 system requirements 會推薦比較新的 Python 版本，像 3.13，並把 3.12 當成不錯的 fallback。這個方向沒問題。
但如果你考慮到後面還要碰第三方 custom nodes，我自己的建議會保守一點：

第一輪先用 Python 3.12。

原因很單純，不是 3.13 不好，而是 3.12 在很多時候比較 boring。
而 boring 在安裝這件事上，通常是優點，不是缺點。

你真的很想追最新版本，當然可以直接用 3.13。
但如果你問我哪個比較像「先把地板鋪平」的選擇，我還是會答 3.12。

PyTorch、Metal、MPS 到底是在講什麼？

安裝前先把這三個名詞弄懂，不然後面看指令很容易像在看符咒。

PyTorch 是什麼？

PyTorch 是深度學習框架。
用白話講，它就是那個讓模型真的能在 CPU 或 GPU 上跑起來的引擎。

ComfyUI 不是自己直接操作你的 GPU，它是透過 PyTorch 去做推理。

Metal 是什麼？

Metal 是 Apple 的圖形與運算框架。
在 Apple Silicon 這個世界裡，很多 GPU 計算都是走 Metal 這條路。

MPS 又是什麼？

MPS 是 Metal Performance Shaders。
對 PyTorch 來說，它比較像是接到 Apple GPU 的那層 backend。

你可以把這三者想成：

  • Metal 是 Apple 這條 GPU 高速公路
  • MPS 是 PyTorch 上高速公路的交流道
  • PyTorch 是真的把模型載上去跑的司機

所以在 Mac 上裝 ComfyUI，重點其實不是「我有沒有獨顯」這種 PC 用語，重點是：

你的 PyTorch 有沒有正確吃到 MPS。

官方為什麼一邊說支援 Apple Silicon，一邊又一直提 nightly？

這也是很容易把人看亂的一題。

你去看 Apple 的 Metal + PyTorch 頁面，或是某些 ComfyUI troubleshooting 文件，會看到它們提到 nightly / preview build，因為新的 MPS 修正、某些 operator 支援，常常會先出現在那裡。
但你再去看新的 ComfyUI system requirements，又會覺得它已經把 Apple Silicon 寫得很成熟，像 M1 到 M4 都列進支援範圍，語氣沒有以前那麼驚險。

這兩件事其實不矛盾。

我的理解是：

  • nightly 比較像「你需要最新修正時再上」
  • stable 比較像「先把變因壓低，環境先跑起來」

所以這篇我會建議：

先用 stable PyTorch。真的遇到確認是 MPS 特有的問題，再考慮切 nightly。

這樣比較像工程現場，也比較好除錯。

安裝前先做這幾件事

開始前先確認幾件很 boring，但很重要的事：

  • 你是 Apple Silicon 的 Mac，也就是 M1、M2、M3 或 M4
  • macOS 不要太舊
  • 至少先留 20GB 到 40GB 的空間，不然本體裝好，模型一下來你就開始清硬碟
  • 先不要混用一堆 Python 來源
    例如一半系統 Python、一半 Homebrew、一半 Conda，再加上別套 UI 留下來的殘環境

安裝最怕的不是慢，是髒。
乾淨的環境，之後會省你很多時間。

Step 0：先把基礎工具裝好

先打開 Terminal，跑這幾行：

xcode-select --install
brew update
brew install git [email protected]

這三行在幹嘛？

  • xcode-select --install
    裝開發工具鏈。很多 Python 套件在安裝時會用到，先補齊比較省事。

  • brew update
    更新 Homebrew 套件索引。

  • brew install git [email protected]
    把 Git 跟 Python 3.12 裝好。

裝完之後，先確認版本：

git --version
/opt/homebrew/bin/python3.12 --version

如果你電腦上的 Homebrew 不在 /opt/homebrew，就先查路徑：

which python3.12

Step 1：把 ComfyUI repo 抓下來

我建議你找一個固定資料夾放這類工具。像我自己會用 ~/ai 這種乾淨路徑，不要丟在 Downloads 裡，之後找東西真的比較不痛苦。

mkdir -p ~/ai
cd ~/ai
git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.git
cd ComfyUI

到這一步，你應該會有一個 ~/ai/ComfyUI 資料夾。

Step 2：建立獨立 virtual environment

接下來這步很重要。
不要偷懶直接拿系統 Python 裝，不然之後套件一打架，你會很想哭。

/opt/homebrew/bin/python3.12 -m venv .venv
source .venv/bin/activate
python --version

如果你剛剛查到的 Python 路徑不是 /opt/homebrew/bin/python3.12，請把第一行改成你自己的實際路徑。

啟用成功之後，Terminal 前面通常會出現 (.venv)。

venv 到底是在幹嘛？

它就是幫你在專案資料夾裡切出一個乾淨的 Python 小世界。
你之後裝的 torch、numpy、SQLAlchemy、custom node 依賴，都會先裝在這裡，不會亂灑到全系統。

這件事超級 boring，但真的非常值得。

Step 3：先升級 pip

這步常被略過，但我建議先做。

python -m pip install --upgrade pip setuptools wheel

這不是什麼神祕儀式，單純是讓後面裝套件時少踩一點舊版本工具的坑。

Step 4：安裝 PyTorch

這一步就是把「模型要跑在哪裡」先鋪好。

最簡單的做法是先走 PyTorch 官方 stable 路線：

pip install torch torchvision torchaudio

現在的 stable PyTorch 在 Apple Silicon 上已經有 MPS 支援，所以第一輪安裝不用急著衝 nightly。

怎麼確認 MPS 有沒有被抓到？

你可以先跑這段：

python -c "import torch; print(torch.__version__); print('MPS available:', torch.backends.mps.is_available())"

如果看到 MPS available: True，代表至少基礎上有抓到。

如果是 False 呢？

先不要慌，先看幾件事：

  • 你是不是用到錯的 Python
  • 你是不是忘了啟用 .venv
  • macOS 版本是不是太舊
  • 這個 torch 是不是裝在別的環境
  • 你是不是用了 Rosetta 或其他混亂路徑

真的都確認過了，還是碰到 MPS 特有問題，再考慮 nightly。

Step 5：安裝 ComfyUI 需要的依賴

這一步超常出事，而且很多教學會輕描淡寫帶過，結果你照做之後一打開就噴錯。

pip install -r requirements.txt

請注意，這一步不是可有可無。

很多人以為前面已經裝了 torch，應該差不多了。
沒有，真的差很多。ComfyUI 本體還有其他 Python 套件要裝，缺了就很容易在第一次啟動時看到某些 module not found 的錯。

requirements.txt 是什麼？

這個檔案可以把它想成「這個專案需要哪些 Python 套件」的清單。

裡面會列出版本需求或套件名稱，pip install -r requirements.txt 的意思就是：
照這張清單把該裝的東西一次裝好。

你如果跳過這一步，ComfyUI 很可能還是會啟動到一半，但很快就會開始報錯。

為什麼很多人會在這裡撞到 SQLAlchemy？

這是很典型的情況。

有些人第四步裝完 torch 就太有信心，直接跑 ComfyUI。
然後一打開就看到類似這種東西：

ModuleNotFoundError: No module named 'sqlalchemy'

這時候不要急著上網亂找一堆 patch。
先回來做最基本的事情：

pip install -r requirements.txt

SQLAlchemy 是什麼？

SQLAlchemy 是 Python 裡很常見的資料庫工具包。
你不一定要深入懂它怎麼運作，但你至少要知道一件事：

它不是什麼「突然天外飛來的怪東西」，它只是你的環境少了一個 ComfyUI 或相關元件會用到的依賴。

所以這類錯誤的第一反應通常不是去東補西補，而是先確認：

  • 我是不是在對的 venv 裡
  • requirements.txt 有沒有真的跑完
  • pip 有沒有裝到同一個 Python 環境

Step 6：第一次啟動 ComfyUI

環境裝完之後，就可以先試著啟動：

python main.py

如果一切正常，你會看到 ComfyUI 啟動訊息，然後預設會在本機開一個介面。常見是：

http://127.0.0.1:8188

先別急著衝模型，這一步的目標只有一個：

確認本體真的能開、Terminal 沒在瘋狂噴錯、MPS 至少有正常被辨識。

安裝時最常踩的幾個坑

這裡我把最常見的幾個坑直接整理成你之後會用得到的版本。

坑 1：忘了進入 venv

症狀：

  • 你明明有裝 torch
  • 也跑過 requirements.txt
  • 但啟動還是一直說找不到模組

這時候很常見的原因就是：
你裝套件時在一個 Python 環境，啟動時卻是在另一個 Python 環境。

回到專案根目錄，再做一次：

source .venv/bin/activate
which python
which pip

看一下 python 和 pip 是不是都指到 .venv 裡面。

坑 2：第四步就想直接開

這是很多人會中的招。
裝完 torch，看到沒報錯，就忍不住先跑 python main.py。

結果一打開缺東缺西，再回來補套件。這樣不是不能救，但路會比較亂。

比較乾淨的順序是：

  1. 建 venv
  2. 裝 torch
  3. 跑 pip install -r requirements.txt
  4. 再啟動

坑 3：MPS 沒有抓到

症狀：

  • ComfyUI 可以開
  • 但速度很奇怪
  • 或測試時發現 torch.backends.mps.is_available() 是 False

先不要第一秒就怪 ComfyUI。
先看：

  • Python 環境對不對
  • torch 裝在哪裡
  • macOS 版本
  • 你有沒有混到舊環境
  • 有沒有用到不對的終端機 session

坑 4：套件裝一半網路斷掉

這種也不少見，尤其在裝比較大的 Python 套件時。
表面上看起來有跑完，實際上某些套件是壞的，或殘了一半。

最簡單的做法通常是：

pip install -r requirements.txt --force-reinstall

如果真的亂到不行，有時候直接刪掉 .venv 重建，反而比硬救快。

我會建議的新手安裝原則

如果你問我，第一輪安裝最重要的是什麼，我會答這幾句：

  • 不要混環境
  • 不要省略 requirements.txt
  • 先 stable，真的有需要再 nightly
  • 先求能穩定開，再求跑最快
  • 能看懂自己裝了什麼，比一鍵安裝更重要

本地模型世界有很多文章會把安裝寫得像三行就能結束，然後把所有髒活都藏起來。
那種文章看起來很順，實際上常常最不適合新手，因為你一旦出錯，根本不知道要從哪裡下手。

這篇結尾，留一個很實際的提醒

如果你今天只是想先看到一張圖，Desktop 版當然還是有它的價值。
但如果你打算真的把 ComfyUI 當主線，而且後面還要碰模型、LoRA、VAE、Flux、custom nodes，那我會很誠實地說：

第一輪就把環境理乾淨，真的比較省總時間。

下一篇我們會進到你真的打開 ComfyUI 之後，該怎麼用它、127.0.0.1:8188 是什麼、Terminal 要不要一直開著、tmux 跟背景 service 該怎麼看。

Image Asset Plan

這篇暫時不必硬做流程圖。
如果之後要補圖，最有價值的是一張「安裝基線示意圖」，幫讀者把 Python、venv、PyTorch、ComfyUI、MPS 的層次對齊。

  1. filename: comfyui-series-02-installation-baseline.svg purpose: 說明 Mac 上 ComfyUI 安裝環境的五層結構，避免新手把 Python、venv、PyTorch、MPS、ComfyUI 混成一團 placement: 放在「PyTorch、Metal、MPS 到底是在講什麼？」段落後 alt: ComfyUI 在 Mac mini 上的安裝基線結構圖 prompt: Create a clean blog-friendly SVG showing the installation baseline for ComfyUI on Apple Silicon Mac: macOS, Homebrew tools, Python 3.12, virtual environment, PyTorch, MPS backend, and ComfyUI app layer. Use English labels, rounded boxes, soft colours, and clear vertical hierarchy. Minimal technical clutter, suitable for a technical blog article.