Instalación de WSL2 y configuración para ComfyUI en Windows

Escrito el por griquelme
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Configurar un entorno para inteligencia artificial en Windows puede parecer complicado al principio, pero siguiendo los pasos correctos es totalmente posible. Este artículo cubre todo el proceso: desde la instalación inicial de WSL2 hasta la configuración final de ComfyUI con soporte completo para tu GPU.

Pantalla dividida mostrando una terminal de PowerShell ejecutando el comando 'wsl -l -v' y otra ventana del navegador con la interfaz de ComfyUI cargando modelos, sobre un fondo oscuro y moderno.
Configuración inicial de WSL2 y entorno para IA en Windows

1. Instalación y verificación de WSL2

El primer paso siempre es asegurarse de que estás trabajando en un entorno Linux moderno sobre Windows. Ejecuta el siguiente comando en PowerShell o la terminal de Ubuntu:

wsl -l -v

Este comando listará todas las distribuciones instaladas y su versión correspondiente. Si ves «Running» junto con «2», significa que WSL2 está activo y listo para usar.

2. Creación del entorno Python correcto

Para IA, la versión de Python es crítica. Es común encontrar versiones como 3.13 en el sistema, pero para esta instalación necesitamos obligatoriamente Python 3.10. Vamos a crear un nuevo entorno virtual limpio:

python3.10 -m venv ~/comfy
source ~/comfy/bin/activate

Ahora, dentro de este entorno, actualizaremos las herramientas básicas y luego instalaremos PyTorch sin la librería torchaudio para evitar problemas de compatibilidad:

python -m ensurepip --upgrade
python -m pip install torch torchvision --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu121

Puedes verificar que todo funciona correctamente ejecutando un pequeño script en Python para confirmar la disponibilidad de CUDA:

python - <<EOF
import torch
print("CUDA:", torch.cuda.is_available())
if torch.cuda.is_available():
    print(torch.cuda.get_device_name(0))
EOF

3. Activación del soporte NVIDIA y ComfyUI

Ahora que PyTorch está instalado, llega el momento de instalar la aplicación principal: ComfyUI. Clona el repositorio oficial directamente en tu entorno:

Primer plano de una terminal de Linux mostrando la ejecución del comando 'nvidia-smi' con los resultados exitosos, resaltando el nombre de la GPU y la versión CUDA.
Verificación de soporte NVIDIA y activación de la GPU en WSL2
cd ~
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
python -m pip install -r requirements.txt

Luego, levanta el servidor con la opción --listen para que sea accesible desde cualquier dispositivo en tu red:

python main.py --listen

Abre tu navegador y navega a http://localhost:8188. Verás la interfaz lista para generar imágenes.

Diagrama técnico mostrando cómo los enlaces simbólicos conectan las carpetas de modelos en Windows con la carpeta de ComfyUI en WSL2, ilustrando el flujo de datos.
ComfyUI instalado y funcionando con enlaces simbólicos a modelos locales

4. Gestión de archivos con enlaces simbólicos

Una ventaja clave de WSL2 es que puedes acceder directamente a los discos de Windows bajo el prefijo /mnt/. En lugar de copiar manualmente todos tus modelos, puedes crear enlaces simbólicos para conectar tus carpetas locales en Windows con la carpeta de ComfyUI en Linux:

ln -s /mnt/c/Users/TuUsuario/Downloads/checkpoints ~/ComfyUI/models/checkpoints
ln -s /mnt/c/Users/TuUsuario/Downloads/loras ~/ComfyUI/models/loras

Esto permite que ComfyUI acceda a tus archivos como si estuvieran dentro del sistema de archivos de Linux, sin duplicar el espacio ocupado.

5. Múltiples instancias de WSL2

Puedes abrir varias ventanas o terminales de Ubuntu al mismo tiempo sin problemas. Cada instancia es un entorno separado que comparte la misma infraestructura subyacente, lo que significa que puedes ejecutar múltiples procesos o navegar por archivos simultáneamente sin conflictos.