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Select Model Device ノードを使用すると、拡散モデルを実行するデバイス(CPU または特定の GPU)を手動で選択できます。モデルを別のデバイスへ移動でき、他のマルチ GPU ノードとの競合を自動的に処理します。"default" を選択すると、モデルローダーが選択した元のデバイスに戻します。

入力

パラメータの詳細:
  • "default": 以前に Select Model Device が呼び出された後でも、モデルローダーによって割り当てられたロードデバイスとオフロードデバイスを復元します。
  • "cpu": ロードデバイスとオフロードデバイスの両方を CPU に固定します。
  • "gpu:N": ロードデバイスを N 番目に利用可能な GPU に固定します(たとえば、最初の GPU には "gpu:0")。オフロードデバイスはローダーの元の選択に復元されます。
重要な注意事項:
  • 要求されたデバイスが現在のマシンに存在しない場合(たとえば、2 GPU マシンで作成されたワークフローを 1 GPU マシンで開いた場合)、ノードはモデルを変更せずにそのまま渡し、失敗する代わりにメッセージをログに記録します。不明な gpu:N 値は入力検証中に許可されるため、移植性のあるワークフローが早期にエラーになりません。
  • モデルがすでに要求されたデバイス上にある場合、ノードは高速パスを使用し、モデルを再読み込みしません。
  • 要求されたデバイスが、入力モデルがすでに存在するデバイスと異なる場合、ローダーのリロードファクトリを使用して新しいモデルが生成され、新しい patcher が新しいデバイス上で独立した重みを所有します。
  • モデルローダーがマルチ GPU をサポートしていない場合(リロードファクトリがない場合)、ノードはモデルを変更せずにそのまま渡し、警告をログに記録します。
  • MultiGPU CFG Split クローンがすでに選択されたデバイスを占有している場合、2 つのモデルが同じデバイスにバインドされないように、そのクローンは除去されます。
  • デフォルト以外のデバイス(CPU または GPU)が選択された場合、ノードはモデルの計算 dtype をそのデバイスでサポートされるものに調整します。
  • すでにモデルを使用したノード(たとえば KSampler)の後にこのノードを配置することは推奨されません。デバイスが元のデバイスと一致する場合、前のノードによって変更された状態が観測されるためです。

出力

このドキュメントは AI によって生成されました。エラーを見つけた場合や改善のご提案がある場合は、ぜひ貢献してください! GitHub で編集

Source fingerprint (SHA-256): d02a8bd9612861cf696f03969fe693088351de5a72ccbd4c1aed405b104eb71e