使用方式 | CodefyUI

畫布基礎

帶你熟悉 CodefyUI 的畫布 — 節點面板、型別安全的連接埠與連線、設定面板，以及結果面板。

建構並執行一個最小的管線，並了解為什麼每個圖都需要一個 Start 節點來驅動執行。

執行如何運作 — WebSocket 串流、結果面板、即時 loss 圖表，以及部分重新執行。

記錄每個節點的輸出、檢視 input→output 張量差異、比較子圖段落、捕獲梯度，並檢視步驟追蹤。

多分頁工作區、自動的 localStorage 儲存，以及把圖匯入／匯出為 JSON。

CodefyUI 畫布的鍵盤與滑鼠快捷鍵。

使用 run_graph.py 直接從命令列執行已儲存的 graph.json — 不需要伺服器。

Call any saved graph headlessly over HTTP as a named function — declared inputs in, declared outputs out.

Freeze a saved graph as a versioned app behind a stable, API-key-protected invoke endpoint, with every run recorded to SQLite.

Keep your graph JSON in a git service repo, validate every graph in CI with run_graph.py, and publish from a versioned source.

用 cdui project 把服務變成獨立完整的 git 儲存庫：logic/layout 分離、專案內 assets 與機密、可上 CI 的驗證，以及發佈時記錄 git 溯源。

Official ready-to-clone example services -- each one a standalone CodefyUI project repository you can run, publish, and fork.

所有內建節點 — 94 個節點涵蓋 15 大類別，從 CNN 與 Transformer 層到 RL、LLM、Diffusion 與傳統機器學習。

預建的範例工作流程 — 模型架構、端到端訓練，以及可載入並執行的 LLM 範例。