ローカルQwen 3.8-27BドライバーMinimax H3公式スキルまたはカスタムスキルを使用して、H3ヒントを生成し、ComfyUIでプログラムを作成できます。 同じプロジェクトでは、グラフィックとテキストベースのグラフィックとテキストベースのテキストベースのテキストで、一般的なマルチモーシャルノード[[QWEN General Prompt(Local)]も提供します。 Node は、ComfyUI 内で独立したローカル [[T1] を開始し、推論プロセスはネットワークにアクセスしません。 (b) 運用後の外部プロセスの完了、ComfyUI内部リソースを使用せずにGPU表示とシステム([[T2])のリリース。

ノードのロードとスキルのロードで[[T3]と[[T4]をスキャンします。

公式のスカイルのローカルフィットボーダー

[[[T5] 正式なステートメントを直接譲渡することができる。 ミニマックスハブのキャンバス、セレクションカード、メディアの生成ツールに依存するために使用される技術の残りの部分。 このノードは、スキルコンテンツをローカルモデルガイドとして使用し、スキルはH3定義を満たすプロンプトを出力できます。

Mini Max H3の公式スキルとは異なり、このノードで使用されているQwen 3.8-27B GGUFモデルは音を分析し、既存の音楽のメロディー、BPM、歌詞、音響、またはノードを正確に抽出することはできません。 音の導入は単なる「音の創造の記述」であり、参照オーディオの分析やリセットではありません。

出力形式とインタラクティブな動作は、選択したスキルとユーザーリクエストによって決定されます。 ノードはローカルの推論のみを実行し、H3構造用の追加のパッケージ、リライト、または修理モデル出力を提供していません。

ノードのインストール

ComfyUI マネージャでインストールするか、次のコマンドで手動でインストールします。

モデルディレクトリ

Qwen3.8ビジュアルモデルとGGF重みファイルをオンにします コンテンツ :: 視覚重量: ダウンロード(T6)

:: GGUFの重量: 20Gを超える可視デバイス用の[(T7)]からダウンロードを推奨 お問い合わせ 16G可視記憶装置のための[T8]。 また、他のQwen 3.8の重量をllama-serverと互換性があります。

llama-server ランタイムをインストール

このプロジェクトは、クロスプラットフォームのインストールポータル[[T9]のみを提供します。 Python標準ライブラリのみを使用して、Windows、Linux、MacOS、x64/ARM64構造とグラフィックカードを自動的に認識し、固定llama.cpp[[[[T10]をデプロイします。 追加のピップパッケージをインストールする必要はありません。