Erklärung der Fehlermeldung "konnte triton nicht finden" in ComfyUI Diese Fehlermeldung tritt in ComfyUI (einem grafischen Interface für Stable Diffusion und KI-Modelle) auf, wenn das System die Triton-Inferenzbibliothek nicht finden oder laden kann. Triton ist eine von NVIDIA entwickelte Open-Source-Bibliothek, die speziell für effiziente GPU-Beschleunigung (insbesondere auf NVIDIA-Hardware) verwendet wird. Sie optimiert den Code für Modelle, um sie schneller auszuführen, z. B. durch Just-in-Time (JIT)-Kompilierung von CUDA-Kerneln. Mögliche Ursachen: - Fehlende Installation: Triton ist nicht installiert oder nicht im Python-Pfad verfügbar. ComfyUI (basierend auf PyTorch) versucht oft, Triton automatisch zu laden, scheitert aber, wenn es fehlt. - Kompatibilitätsprobleme: Falsche Version von PyTorch, CUDA oder Triton. ComfyUI erfordert typischerweise PyTorch mit CUDA-Support (z. B. 2.0+), und Triton muss dazu passen (z. B. Version 2.1+ für neuere Setups). - Plattform-spezifisch: Häufiger auf Windows oder in virtuellen Umgebungen (z. B. Conda, venv), wo Abhängigkeiten nicht korrekt aufgelöst werden. Auf Linux ist es seltener, da Triton oft mit dem System-Paketmanager installiert wird. - Berechtigungs- oder Pfadfehler: Das Modul wird nicht gefunden, weil es in einem nicht zugänglichen Verzeichnis liegt oder Umgebungsvariablen (z. B. PYTHONPATH) falsch konfiguriert sind. So behebst du das Problem: 1. Triton installieren: Öffne ein Terminal in deinem ComfyUI-Verzeichnis. Führe aus: pip install triton (oder pip install triton-windows auf Windows, falls verfügbar). Stelle sicher, dass du eine CUDA-kompatible Version verwendest. Überprüfe mit nvcc --version deine CUDA-Version. 2. PyTorch überprüfen und aktualisieren: Installiere eine CUDA-fähige PyTorch-Version: pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121 (passe cu121 an deine CUDA-Version an, z. B. cu118 oder cu121). ComfyUI benötigt oft PyTorch 2.1+ für beste Triton-Unterstützung. 3. ComfyUI neu starten: Starte ComfyUI neu (z. B. mit python main.py). Wenn du Custom Nodes oder Erweiterungen hast (z. B. für Upscaling oder LoRAs), deaktiviere sie temporär, um zu testen, ob sie den Fehler verursachen. 4. Weitere Tipps: Verwende eine frische virtuelle Umgebung (z. B. mit venv oder Conda), um Konflikte zu vermeiden. Schaue in die ComfyUI-Konsole nach detaillierteren Logs (z. B. "ImportError: cannot import name 'triton'"). Wenn du auf AMD-GPUs (ROCm) arbeitest, könnte Triton nicht unterstützt sein – wechsle zu CPU- oder alternativen Backends.

Danke.👌 Nein das kann ich leider nicht. Aber überleg mal 1 Sekunde Film gleich ca. 25 Bilder. Das Umrechnen wir seine Zeit in Anspruch nehmen.

Um daraus eine Katzenmama zu machen, fehlen noch ein paar Schritte.

das tut weh 🙈

Ich habe nach langem suchen folgendes gefunden comfyui-workspace-manager. Diese Erweiterung kann man im comfyui-manager Menüpunkt "Custom Nodes Manager" suchen und installieren. https://github.com/11cafe/comfyui-workspace-manager

Hier ein Neuer Prompt für Flux Kontext, zu bedienen in allen KI´s.

Ja deswegen mag ich Grok. Mistral ist auch nicht schlecht. Da kann man sich ein eigenen Agenten basteln der nur für diese Aufgabe da ist.

Ich habe nur eine RTX 4060 mir 8Gb Laptopversion, vielleicht liegt es daran. Hier ist noch mal der Link zum YT Video mit der Vorschau. Der Workflow ist unter dem Video zum Download. https://www.youtube.com/watch?v=0yB_F-NIzkc Weiterhin benutze ich das Q4.gguf. Ich kann einfach das F8 Model nicht runterladen, die 20GB, wenn ich auf Download klicke komme ich nicht weiter, er startet einfach nicht.

Ich hab mir mal den original Workflow aus den Templates runtergeladen da war die qwen_image_fp8_e4m3fn 20 GB mit dabei. Die funktioniert erstaunlicherweise doch. Es wird alles in den Hauptspeicher geladen. 27 GB von 32 werden genutzt.