目の前の問題から探しましょう。

7B という表記から最低 VRAM を推測しないでください。コンポーネントの常駐状況、キャッシュ、参照画像の寸法、出力の負荷を調べます。

ランタイム間でコマンドをコピーせず、旧版と新版のコンポーネント一式、ノード、アダプター、ライセンスをそれぞれ保持します。

スクリーンショットの最終行だけでは、インスタンス、入力、最初の例外を特定できないことがよくあります。完全な記録をローカルに保持し、共有用に内容を確認して伏せ字にした報告を作成します。

バックエンドが実行前に必須入力の不足を検出しました。報告されたノードと入力欄を使って該当箇所を修正してから、ほかのエラーを調べます。

インストールコマンドをコピーする前に、シェル、実行中の Python、作業ディレクトリを確認します。

このエラーは CPU 専用の Torch ビルドがインストールされたことを示す場合があります。一方で、選択したビルドやバックエンドでは CUDA を提供できないのに、ノードが CUDA を呼び出している場合にも発生します。

サンプリングが完了しても、潜在画像をピクセルにデコードする処理が残っています。そのため、サンプリング開始時のメモリ不足とは分けて考える必要があります。

展開、Git チェックアウト、ノードのビルドは、長いパスが原因で失敗する場合があります。システム設定を変更したり、既存の Python 環境を移動したりする前に、失敗したツールを特定してください。

この Windows エラーは、コミット済みシステムメモリに関するものです。モデル読み込み中に表示されたというだけで、VRAM の枯渇や safetensors ファイルの破損を示すものとして扱わないでください。

pip では xFormers がインストール済みと表示されても、C++/CUDA 拡張の読み込みに失敗したり、入力に対応する アテンション演算子がなかったりすることがあります。パッケージの存在と、使用可能な GPU カーネルは別々に確認します。