はい、ComfyUIはZimaOS上で実行できます。最も有力な情報源は、App Store版のパッケージを動作させられなかったものの、GPUパススルーを有効にし、ポート8188を公開したカスタムNVIDIA CUDAコンテナでComfyUIを実行できたコミュニティユーザーの報告です。
2026年5月時点の正確なワンライナーコマンドは、現在のインストールスクリプトとして扱わないでください。このコマンドはコンテナ起動時にPythonとGitをインストールし、PyTorchのCUDAナイトリービルドを取得していました。ComfyUIの現在の上流要件は更新されており、より新しいPythonとPyTorch/CUDAの組み合わせが必要です。現在のZimaOSへのよりクリーンなデプロイでは、再現可能なDockerfile/Composeスタックに依存関係を定義し、モデルやワークフローをコンテナ外に永続化し、GPUを明示的に割り当てるべきです。
コミュニティで成功したのはカスタムコンテナ
動作した例では、NVIDIA CUDAランタイムイメージ、/DATA/AppData/comfyuiのホストパスを/workspaceにマッピングした永続ストレージ、GPUアクセス、そしてポート8188で待ち受けるComfyUIが使用されていました。
情報源のユーザーは、App Store版が動作しなかったと明確に述べています。そのため、そのスレッドを根拠に、現在のカタログパッケージがすべて壊れている、あるいはカスタムDockerだけが可能なインストール方法だと判断しないでください。
ComfyUIをZimaOSのホストへ直接インストールしない
ZimaOSはアプライアンス型OSであり、ComfyUIの手動Linuxインストールが前提とする、通常の永続的なDebian/Ubuntuホスト向けパッケージ管理環境を提供していません。Python、PyTorch、Git、カスタムノードはコンテナまたはVM内に保持してください。
古いcu124ナイトリー系列ではなく、現在のComfyUI要件を使用する
現在のComfyUIドキュメントでは、最新のPythonとハードウェアに応じたPyTorchパッケージが推奨されており、NVIDIA、AMD、Intel、CPUモードに対応しています。
コンテナを構築する際は、現在のComfyUIシステム要件を参照してください。
コンテナ内でGPUアクセスを確認する
NVIDIAの場合、ホスト側のGPUサポートは最初の段階にすぎません。ComfyUIコンテナがGPUを受け取り、適切なCUDA/PyTorchスタックを読み込める必要があります。ComfyUIのワークフローを疑う前に、コンテナ内から確認してください。
現在のZimaOS向けNVIDIA運用では、他のGPU対応コンテナからも同じハードウェアが認識できることを確認するとよいでしょう。
使い捨てコンテナの外にモデルを永続化する
チェックポイント、VAE、LoRA、ControlNetモデル、カスタムノード、ワークフローは数百GBを消費することがあります。コンテナレイヤーに組み込むのではなく、永続的なSSD/NVMeストレージにマッピングしてください。
コンテナの再作成やアップグレード後もモデルパスが変わらないようにしてください。
巨大な起動コマンドではなくComposeを使用する
現在のZimaOSは、ネイティブのYAML/Composeワークフローに対応しています。Composeを使えば、GPUデバイス、ボリューム、環境変数、ポート8188、再起動ポリシーを、1本の長いコマンドに隠すことなく確認できます。
現在のZimaOS Composeモデルを使用してください。
ポート8188をインターネットへ直接公開しない
ComfyUIは、広範なファイルシステム/GPUアクセスを必要とするワークフローやカスタムノードを実行できます。信頼できるLAN/VPN内で使用するか、リモートアクセスが必要な場合は認証付きHTTPSの背後に配置してください。
ZimaOS上のComfyUIに関するFAQ
情報源では、ZimaOS上でComfyUIを正常に実行できた人がいましたか？
はい。あるユーザーが、ポート8188で動作するカスタムNVIDIAコンテナを報告しています。
元の投稿者は、自分のインストールが動作したと確認しましたか？
いいえ。その後、Composeや手動インストールについてさらに助けを求めています。
古いPyTorchナイトリー用コマンドをそのままコピーすべきですか？
いいえ。使用するGPUに適した現在のComfyUI/PyTorch要件を使用し、再現可能なコンテナを構築してください。
