Instalando ComfyUI en Ubuntu 24.04 con una RTX 3060

Ya tengo mi Ubuntu instalado y una sesión remota activa. Con XFCE corriendo, todo se siente bastante estable visualmente. Ahora toca pasar a la parte más importante: hacer que ComfyUI funcione de verdad en este hardware.

Lo primero es dejar atrás las distracciones y centrarse en lo que realmente importa. No vale la pena complicar el proceso con Docker al principio; eso solo añade capas de abstracción innecesarias cuando algo falla.

Pasos para la instalación

El flujo más directo para aprovechar una RTX 3060 es usar un entorno virtual. Primero, actualizamos los paquetes y clonamos el repositorio oficial:

sudo apt update
sudo apt install git python3-venv -y
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git

Una vez dentro del directorio, creamos el entorno virtual y lo activamos antes de instalar las dependencias críticas:

cd ComfyUI
python3 -m venv venv
source venv/bin/activate

Aquí es donde verificamos que la tarjeta gráfica sea reconocida correctamente por el sistema. Ejecutamos un comando simple para confirmar:

nvidia-smi

Si vemos los detalles de la RTX 3060 ahí, estamos listos para instalar PyTorch con soporte CUDA.

Automatizando las dependencias

A veces es útil automatizar la instalación de paquetes para no tener que hacerlo manualmente en cada proyecto. Podemos buscar todos los archivos requirements.txt dentro del directorio y ejecutar pip sobre ellos automáticamente:

find . -name "requirements.txt" -exec pip install -r {} ;

O si prefieres un bucle más explícito, que imita mejor la lógica de iteración tradicional:

find . -name "requirements.txt" | while read file; do
    pip install -r "$file"
done

Es importante recordar que estos comandos deben ejecutarse dentro del entorno virtual activo para evitar contaminar la instalación global de Python.

El resultado final

Luego de ejecutar python main.py, el servidor arranca y puedes acceder a la interfaz desde tu navegador. Con XFCE y X11, la aceleración NVIDIA funciona mucho mejor que en Wayland, especialmente con sesiones remotas.

El resultado es un entorno de inferencia sólido y optimizado para los 12 GB de VRAM de la RTX 3060.