ModuleNotFoundError: No module named 'triton' in ComfyUI

Wenn du ModuleNotFoundError: No module named 'triton' oder die längere Meldung Found comfy_kitchen backend triton: {'available': False, ...} siehst, entscheide zuerst, ob das nur ein optionaler Backend-Hinweis ist oder ein echter Workflow-Blocker.

Wenn ComfyUI weiterhin normal öffnet und Standard-Workflows laufen, lass Triton in Ruhe. Wenn dagegen Easy-SAM3, WanVideoWrapper, SageAttention oder ein anderer Workflow wegen triton scheitert, repariere Triton in genau derselben Python-Umgebung, mit der ComfyUI gestartet wird.

Schnellantwort

Wann die Meldung harmlos ist

Diese Startmeldung ist oft nur ein Verfügbarkeitsbericht:

Found comfy_kitchen backend triton: {'available': False, 'disabled': True, 'unavailable_reason': "ImportError: No module named 'triton'", 'capabilities': []}

Wenn ComfyUI startet und dein Workflow läuft, musst du das meist nicht reparieren.

Wann du wirklich handeln musst

Repariere Triton nur, wenn:

• ein bestimmter Workflow beim Import oder in der Queue mit No module named 'triton' stoppt
• SageAttention oder ein Video-/Optimierungs-Node ohne Triton nicht startet
• du bewusst einen Triton-basierten Beschleunigungspfad nutzen willst

Windows-Regel: Nicht blind pip install triton

Unter Windows ist der praktikable Weg meist triton-windows, nicht ein blindes pip install triton.

Portable Windows-Version:

.\python_embeded\python.exe -s -m pip uninstall -y triton
.\python_embeded\python.exe -s -m pip install -U "triton-windows<3.7"

Manuelle venv:

python -m pip uninstall -y triton
python -m pip install -U "triton-windows<3.7"

Zuerst immer die echte Python-Umgebung prüfen

Die häufigste Fehlreparatur: Triton landet in System-Python, ComfyUI benutzt aber Embedded Python oder ein anderes venv.

Portable Version:

.\python_embeded\python.exe -s -c "import sys; print(sys.executable); print(sys.version)"
.\python_embeded\python.exe -s -c "import torch; print(torch.__version__, torch.version.cuda, torch.cuda.is_available())"
.\python_embeded\python.exe -s -m pip show triton triton-windows

Wenn torch.cuda.is_available() schon False ist, repariere zuerst PyTorch/CUDA. Triton löst kein CPU-only-Torch-Problem.

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