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降低 ComfyUI 模型部署成本，可以从硬件、模型、架构、使用和运维几个维度系统优化。下面给你一套可落地思路。—
选择用于运行 ComfyUI 的“最佳显卡”，核心取决于你的预算、使用场景（出图分辨率/模型类型）和是否需要训练。下面用通俗方
在 ComfyUI 里，“模型缓存”通常指两件事之一：1. 模型文件本身的存放路径（模型库）2.
在 ComfyUI 环境下，模型文件（主要是 checkpoint / safetensors / lora / vae / controlnet
在 ComfyUI 中“调优模型批处理量（batch size / 并发数）”通常可以从显存、节点设置、队列与后端、模型加载方式几个层面来做。下面按实用优先级给
选择 DeepSeek-R1 做推理（即作为推理/生成模型来使用，而非训练），通常是因为它在推理能力、性价比、开源可用性和工程友好性
“跑 DeepSeek-R1”要看你是本地部署（自己机器/服务器）还是调用 API。下面分场景说配置建议（截至 2025 年常
降低 DeepSeek-R1（或类似大语言模型）的推理时延，可以从模型侧、系统侧、工程侧、部署侧几个层面来优化。下面按实用性从
提升 DeepSeek-R1（或任何大模型）推理吞吐量（Throughput），核心目标是在相同硬件下服务更多请求 / 生成更多 token /
要扩容 DeepSeek-R1 集群，通常取决于你当前的部署形态（单机 / 多机、推理 / 训练、云上 / 自建）。下面从通用架构
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