comfyui31 ComfyUI를 쓴다고 전문가가 되는 건 아니다, 워크플로우를 읽어야 한다 ComfyUI를 설치하고 Manager에서 커스텀 노드를 받아 남이 만든 JSON을 실행하는 것 자체는 이제 어렵지 않다. 문제는 이 단계까지 해놓고 모델 구조나 추론 과정까지 이해한 것처럼 설명하기 시작할 때 생긴다.ComfyUI를 제대로 다루는 기준은 노드가 많거나 워크플로우가 복잡해 보이는지가 아니다. 워크플로우가 왜 그렇게 연결됐는지 설명하고, 문제가 생겼을 때 어느 계층에서 깨졌는지 구분할 수 있는가가 훨씬 중요하다.고작 플랫폼사용하면서 전문가인척하는 병신들이 너무 많다에서 가장 먼저 볼 변화ComfyUI Manager 사용과 구조 이해는 다르다ComfyUI-Manager에는 커스텀 노드를 설치하고 업데이트하는 기능이 있고, 워크플로우에 없는 노드를 찾아 설치하는 기능도 제공된다. Git URL.. 2026. 8. 21. ComfyUI Missing Nodes 오류, 사람이 문제다? 환경부터 확인해야 한다 ComfyUI에서 다른 사람이 만든 워크플로우를 불러왔는데 노드가 빨갛게 변하거나 Some Nodes Are Missing 메시지가 뜨는 경우가 있다. 그대로 따라 했는데 실행되지 않으니 처음에는 사용법을 잘못 익힌 것처럼 느껴진다.하지만 이 오류에서는 프롬프트나 KSampler 설정을 만지기 전에 확인할 것이 따로 있다. 현재 PC의 ComfyUI 환경과 워크플로우를 만든 사람의 환경이 같은가부터 봐야 한다.사람이 문제다에서 가장 먼저 볼 변화ComfyUI Missing Nodes는 설정값 문제가 아니다ComfyUI 워크플로우에는 어떤 노드를 사용했고 어떻게 연결했는지가 기록된다. 문제는 다른 사람이 사용한 모든 커스텀 노드의 실행 코드까지 워크플로우 파일 안에 들어가는 것은 아니라는 점이다.그래서 워.. 2026. 8. 21. GGUF Q텐서란 무엇인가, 모델 전체가 같은 비트가 아닌 이유 GGUF 모델을 살펴보다 보면 Q4_K, Q5_K, Q6_K 같은 이름뿐 아니라 “이 텐서는 Q6_K다”, “일부 텐서는 F16으로 남는다”는 설명을 만나게 된다. 여기서 말하는 Q텐서는 모델 전체를 가리키는 이름이 아니라, 양자화된 형태로 저장된 개별 tensor를 이해하는 개념에 가깝다.이 차이를 알아두면 Q4_K_M 파일을 받았는데 내부에 Q6_K나 F32 텐서가 존재하는 이유도 자연스럽게 이해할 수 있다. GGUF 파일명은 모델의 대표적인 양자화 구성을 나타내지만, 실제 파일 내부의 모든 텐서가 반드시 똑같은 타입으로 저장되는 것은 아니다.Q텐서에서 가장 먼저 볼 변화Q텐서를 이해하려면 먼저 tensor부터 봐야 한다생성형 AI 모델은 하나의 거대한 숫자 덩어리가 아니라 수많은 tensor로 구성.. 2026. 8. 21. GGUF Q4_K_M의 K와 M은 무슨 뜻일까 GGUF 모델을 받다 보면 Q4_K_M, Q4_K_S, Q5_K_M처럼 비슷한 파일명이 반복해서 보인다. 앞의 Q4나 Q5는 대략적인 양자화 정밀도를 나타낸다는 점이 비교적 직관적이지만, 뒤의 K와 M은 처음 보면 의미를 짐작하기 어렵다.결론부터 말하면 Q4_K_M에서 K는 llama.cpp의 K-quant 계열을 뜻하고, M은 Medium 변형을 의미한다. 특히 M은 단순히 “중간 크기 파일”이라는 표시라기보다, 어떤 텐서를 더 높은 정밀도로 남길지까지 포함한 양자화 구성의 차이라고 보는 편이 정확하다.GGUF의 K와 M에서 가장 먼저 볼 변화Q4_K_M은 Q4 + K + M으로 읽으면 된다Q4_K_M은 크게 Q4 + K + M으로 읽으면 된다.Q4는 양자화 비트 계열이다Q4의 4는 기본적으로 4비트 .. 2026. 8. 21. 이전 1 2 3 4 5 6 7 8 다음
