【WSL2笔记10】WSL-Ubuntu 环境下 ComfyUI 本地部署性能最大化指南
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🌟 引言：从“开箱即用”到“生产级服务”
ComfyUI 的一键整合包凭借开箱即用、更新频繁、操作简单等优势，在各类视频平台、教学社区和技术论坛中广受欢迎。其基于 Windows 桌面系统的部署方式，极大降低了普通用户的使用门槛，非常适合个人快速上手。
然而，在企业级或团队协作场景中，本地部署的 ComfyUI 或其他 AI 应用往往面临更高的需求：
- 稳定性要求高（7×24 小时运行）
- 维护成本低（无人值守、自动重启）
- 远程访问与调试
- 环境隔离与版本管理
针对这些需求，采用 WSL2 + Docker 的组合方案，能够实现：
✅ 高性能本地部署
✅ 容器化隔离环境
✅ 无人值守自动化运行
✅ 易于维护与扩展
该方案不仅适用于公司内网 AI 服务的长期稳定运行，也可作为开发测试环境，用于功能验证、错误排查和性能压测。
🧩 当前背景与目标场景
在之前的 WSL2 笔记系列中，我们更多关注 AI 环境搭建与模型部署细节，而忽略了 WSL2 底层系统配置与性能调优 的重要性。这主要是因为我的主力机（配备 RTX 4090）主要作为 Windows 开发平台，AI 服务仅用于本地测试，真正的生产部署仍在远程云服务器上。
但现实中，越来越多团队希望将高性能主机（如多卡 4090 工作站）转变为内网 AI 服务器，实现：
- 内部人员通过浏览器调用 ComfyUI 或 其他正在开发的项目 或 AI辅助工作协同
- 自动化工作流接入 CI/CD
- 模型训练与推理一体化
本文聚焦于这一典型场景：
将主机作为高频使用的内网 AI 服务器，保留 Windows 桌面系统仅用于低频调试或管理。
在此架构下，如何通过 WSL2 充分释放硬件性能、优化资源调度、提升服务稳定性，将成为我们探讨的核心。
🔍 一、WSL2 默认资源配置分析
WSL2 作为 Windows 10/11 的子系统，默认行为如下：
- 最多使用 主机物理内存的 50%
- 可使用 全部 CPU 核心
- 文件系统通过虚拟化机制（VHDX + 9P 协议）实现跨平台访问
下面我们通过命令查看当前 WSL2 实例的资源状态。
1.1 查看内存使用情况
free -h
输出示例：
total used free shared buff/cache available
Mem: 15Gi 389Mi 14Gi 0.0Ki 616Mi 14Gi
Swap: 4.0Gi 152Mi 3.9Gi
top - 18:06:22 up 24 days, 8:58, 0 users, load average: 0.00, 0.00,