Transformers 缺包、找不到类、模型下载失败：不要混着修

先定位阶段

Transformers 文档分别说明库安装、模型缓存与离线使用。from_pretrained() 可能拉取仓库文件，因此包能导入不证明指定模型 revision 已在本地。安装与缓存

本文的检查顺序

用启动 ComfyUI 的实际 Python 解释器检查导入与版本；再从完整 traceback 找第一处失败：模块导入、API 符号、文件获取、模型初始化还是推理。节点声明的依赖版本要一起记录。

python -c "import sys; print(sys.executable); import transformers, huggingface_hub; print(transformers.__version__, huggingface_hub.__version__)"

No module named 先查当前解释器和包位置；cannot import name 则核对所需符号、库版本与节点 API，不能直接认定升级能解决。模型获取失败时记录仓库 ID、准确的 revision、目标文件、缓存位置及 HTTP/认证错误。Hub 的下载 API 分别选择文件和修订版本；不要为下载故障先升级正常工作的库。Hub 下载指南

离线环境要特别记录

离线时写清已缓存的文件，以及相关调用是否使用 HF_HUB_OFFLINE=1 或 local_files_only=True。后者是 from_pretrained() 的选项，不保证所有节点或插件都不联网。记录缓存位置和调用配置；不要把删除整个缓存当作首个排查动作。离线说明

重新验证

在环境副本中只改必要项，使用相同模型身份和最小输入重试。分别记录导入、文件获取、模型初始化及推理结果。trust_remote_code=True 会加载仓库提供的自定义模型代码；启用前须核对发布者与代码，不应把它当作导入或下载失败的通用修复。自定义模型

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2026-09-26 复核来源并审阅中文。未安装包、运行模型或 GPU，也未测试下载及认证。阶段划分是编辑建议，不表示已诊断用户环境。