14B本地部署(Wan2.1)--save_file
时间: 2025-03-20 15:12:36 浏览: 220
### 14B 模型本地部署 Wan2.1 文件保存方法
#### 工具准备与环境搭建
为了实现 Wan2.1 的本地部署并完成文件保存操作,需先准备好必要的工具和依赖项。具体来说:
- 需要通过命令行从 Hugging Face 或 ModelScope 下载所需模型文件[^1]。
- 使用 Git 克隆官方仓库以获取项目源码及相关脚本[^2]。
#### 模型放置位置
下载后的 `safetensors` 文件应按照指定目录结构进行存储。对于 Wan2.1 的 14B 版本而言,主要涉及两个核心文件的正确配置:
- 将 `wan2.1_i2v_480p_14B_fp16.safetensors` 放入路径:
**`<ComfyUI_root>/models/diffusion_models/`**
- 同时将 `clip_vision_h.safetensors` 存储至路径:
**`<ComfyUI_root>/models/clip_vision/`**[^3]。
如果是在 Windows 平台上,则可以参照如下路径设置:
```plaintext
D:\software\ComfyUI\models\diffusion_models\
D:\software\ComfyUI\models\clip_vision\
```
#### 文件保存逻辑
在 ComfyUI 中运行 Wan2.1 模型时,其生成的结果通常会自动保存到预设的工作目录下。以下是具体的保存机制说明:
- 默认情况下,生成的内容会被写入 `<ComfyUI_root>/outputs/` 路径下的子文件夹中。这些子文件夹可能按日期或任务类型进一步划分。
- 如果希望自定义保存路径,可以通过修改 ComfyUI 的配置文件或者调整 Python 脚本中的参数来实现。例如,在执行推理过程中传递额外选项以覆盖默认行为。
假设需要手动控制输出路径,可以在调用 API 或启动服务前加入类似以下代码片段:
```python
import os
output_dir = "./custom_output_path"
os.makedirs(output_dir, exist_ok=True)
# 设置全局变量或其他方式通知程序新目标地址
config['save_to'] = output_dir
```
此外需要注意的是,某些特定功能模块可能会有独立的保存策略,因此建议查阅对应文档确认细节[^4]。
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