ModuleNotFoundError: No module named 'triton' (ComfyUI) 해결 가이드

검색 키워드 ModuleNotFoundError: No module named 'triton', comfyui no module named triton, 또는 시작 로그의 **Found comfy_kitchen backend triton: {'available': False, ...}**가 표시된 경우, 이것이 단순한 선택적 백엔드 경고인지, 아니면 워크플로를 방해하는 치명적인 가져오기 오류인지 먼저 구분해야 합니다.

ComfyUI가 평소처럼 정상적으로 열리고 일반 워크플로가 실행된다면, Triton 오류를 무시하셔도 됩니다. Easy-SAM3, Trellis, WanVideoWrapper, SageAttention 등의 노드가 Triton 가져오기 실패로 인해 중단되는 경우에만 ComfyUI를 실행 중인 동일한 Python 환경에서 Triton을 복구해야 합니다. Windows 환경에서는 일반적인 pip install triton 대신 반드시 triton-windows를 사용해야 합니다.

발생한 차단 오류가 단순히 **No module named 'sageattention'**이고 Triton에 대한 언급이 없다면, SageAttention 누락 가이드를 먼저 참조하세요.

Wonderful Launcher의 2026년 7월 8일까지의 30일간 원격 데이터에 따르면, triton은 누락 모듈 중 가장 많이 발생한 핫스팟입니다. 29건의 설치 사례에서 comfy_kitchen 실행 중 치명적인 No module named 'triton' 오류가 발생했고, 13건의 추가 치명적 Triton 가져오기 오류, 35건의 선택적 comfy_kitchen Triton 경고가 보고되었습니다. 본 가이드에서 "경고 무시"와 "치명적인 워크플로 복구"를 구분하여 다루는 이유가 바로 이 때문입니다.

빠른 참조

원격 분석에 따른 오류 분류

시작 시 원격 로그 분석 데이터는 두 가지 서로 다른 Triton 패턴을 보여줍니다.

동일한 시작 경고가 계속 표시되더라도 워크플로가 정상적으로 작동한다면 그것은 단순한 노이즈입니다. 특정 커스텀 노드가 triton 가져오기로 인해 중단된 경우에만 복구 작업을 진행하세요.

로그에 comfy_kitchen backend triton이 포함된 경우

이 정확한 로그 줄은 단순한 기능 보고서이며 항상 충돌을 의미하는 것은 아닙니다.

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

ComfyUI가 정상적으로 실행되는 경우 이 로그를 지우기 위해 Triton을 복구할 필요는 없습니다. Easy-SAM3, Trellis, WanVideoWrapper, SageAttention 등 가속화 필수 노드를 포함한 워크플로가 이 메시지 직후 에러와 함께 실패할 때만 Triton을 복구 대상으로 취급하세요.

판단 로직은 단순합니다. 시작 시점의 보고일 뿐이라면 "대기", 워크플로 로드나 실행 실패 시라면 "동일한 Python 환경에서의 복구"입니다.

로그 패턴

시작할 때 다음과 같은 로그가 표시될 수 있습니다.

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

또는 워크플로 실행 시 다음과 같이 실패합니다.

ModuleNotFoundError: No module named 'triton'

시작 로그는 단순한 이용 여부 보고이지만, 워크플로 실패의 경우는 다릅니다. 특정 노드가 실제로 triton을 가져오려고 시도하다가 작동을 멈춘 것입니다.

Triton의 ComfyUI 내 역할

Triton은 GPU 프로그래밍 언어이자 컴파일러로, PyTorch 컴파일러 패스, SageAttention 및 기타 최신 가속화 백엔드에서 널리 활용되고 있습니다.

ComfyUI의 일반적인 이미지 생성에는 Triton이 필요하지 않습니다. CUDA가 활성화된 PyTorch는 Triton 없이도 정상 작동합니다.

Triton이 꼭 필요하게 되는 경우는 다음과 같습니다.

• SageAttention 또는 이를 래핑한 노드를 사용하는 경우
• torch.compile 또는 컴파일 커널이 활성화된 커스텀 노드를 사용하는 경우
• comfy_kitchen 가속 백엔드를 활용하는 경우
• Triton 컴파일 가속을 명시적으로 요구하는 동영상 또는 LLM 워크플로를 사용하는 경우

이러한 경우에 해당하지 않는다면 Triton 복구는 환경의 불필요한 위험을 가중시킬 뿐입니다.

SageAttention과 Triton이 서로 연관되는 이유

ComfyUI 지원 로그 분석 결과, SageAttention과 Triton은 종종 동일한 복구 패스상에서 발생합니다.

SageAttention은 사용자가 활성화하고자 하는 가속 기능이며, Triton은 SageAttention 또는 인접한 컴파일 코드가 커널 빌드에 필요로 하는 기초 패키지입니다. 이 때문에 SageAttention의 설치는 아래의 3가지 서로 다른 형태로 실패할 수 있습니다.

안전한 작업 순서는 다음과 같습니다. ComfyUI가 실행되는지 확인하고, 정확한 Python 환경을 식별한 다음, 오류가 발생한 워크플로가 진정으로 Triton을 요구할 때만 복구를 진행하고, Triton이 정상 작동하면 SageAttention 가져오기를 검증하세요.

1단계: 치명적인 오류인지 판단하기

먼저 ComfyUI가 부팅 시 아래 로그에 도달하는지 확인합니다.

To see the GUI go to: http://127.0.0.1:8188

브라우저 GUI가 열리고 기본 이미지 생성 워크플로가 동작한다면 Triton 오류 로그는 무시해도 무방합니다. 정상적으로 작동하는 안정된 환경에 추가적인 가속 패키지를 설치해 환경을 손상시키지 마세요.

특정 워크플로가 에러로 중단된 경우, 스택 트레이스를 읽고 어느 패키지가 Triton을 가져오려고 시도했는지 확인하세요. 대부분 SageAttention이나 동영상 워크플로(Wan/LTX 등) 관련입니다.

2단계: ComfyUI가 실제로 사용하는 Python 확인

대부분의 복구 실패는 pip를 시스템 Python에 실행하여 ComfyUI 환경(포터블 내장 Python 또는 가상 환경)에 반영되지 않아 발생합니다.

GitHub를 통해 획득한 Windows 포터블 버전의 경우, 포터블 루트 디렉토리(run_*.bat 파일, python_embeded 및 ComfyUI가 포함된 폴더)에서 아래 명령을 실행해 검증합니다.

.\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

수동 설치 환경(Git 클론)인 경우, 실행에 사용하는 venv 가상 환경을 활성화한 후 아래 명령을 실행합니다.

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

torch.cuda.is_available()이 False를 반환한다면 PyTorch/CUDA 환경을 먼저 안정화해야 합니다. Triton을 설치해도 CPU 전용 PyTorch가 CUDA 지원으로 바뀌지는 않습니다.

ComfyUI Desktop 또는 기타 서비스 환경인 경우 앱 내부의 개발 터미널 환경을 이용하세요. 포터블 버전의 python_embeded 디렉토리가 항상 존재하는 것은 아닙니다.

3단계: Windows 환경에서는 일반 triton 패키지를 설치하지 마세요

Windows 상의 ComfyUI 복구 시 유효한 패키지는 일반 triton이 아닌 triton-windows입니다.

이미 일반 triton 패키지를 설치했다면 동일한 Python 환경에서 먼저 삭제합니다.

.\python_embeded\python.exe -s -m pip uninstall -y triton

그 다음 triton-windows를 설치합니다.

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

수동 venv 가상 환경인 경우:

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

버전 상한을 지정해 두면 PyTorch 환경과 호환되지 않는 최신 Triton 버전으로 덮어써져 추가 에러가 일어나는 것을 방지할 수 있습니다.

4단계: PyTorch와 Triton 버전 매칭

triton-windows는 Triton 마이너 버전을 릴리스 관계에 따라 래핑하므로, 설치된 PyTorch 버전에 맞춰 버전을 매칭해야 합니다.

릴리스 대응표를 참고하세요.

Python 3.12 또는 3.13을 지원하는 최신 포터블 버전/데스크톱 환경에서는 먼저 설치된 PyTorch 버전을 파악한 뒤 호환되는 Triton 버전을 선택하세요.

5단계: 포터블 내장 Python의 include 및 libs 처리

일부 ComfyUI 포터블 버전에서는 Python의 C++ 개발 헤더 및 라이브러리가 내장 python.exe 옆에 함께 배치되어야 컴파일이 성공할 수 있습니다.

폴더 구조를 확인하세요.

• include
• libs

libs를 일반 Lib 라이브러리 폴더와 혼동하지 마세요. Lib은 표준 라이브러리 경로로 이를 손상시켜선 안 됩니다.

Triton 가져오기는 성공했으나 컴파일 과정에서 헤더 파일 오류 등이 발생한다면, triton-windows 프로젝트의 가이드에 맞춰 사용 중인 Python 버전에 맞는 include와 libs 디렉토리 파일을 배치해 주세요.

6단계: 서버 시작 전에 검증하기

서버를 다시 켜기 전에 동일한 Python 환경에서 가져오기 테스트를 실행합니다.

.\python_embeded\python.exe -s -c "import triton; print(triton.__version__)"

그리고 PyTorch가 여전히 CUDA를 정상적으로 호출할 수 있는지 검증합니다.

.\python_embeded\python.exe -s -c "import torch; print(torch.__version__, torch.version.cuda, torch.cuda.is_available())"

가져오기 테스트가 실패한다면 ComfyUI 실행 시 에러가 반복됩니다. 서버 재시작 전에 Python 실행 환경을 먼저 확보하세요.

자주 발생하는 에러와 해결책

권장하지 않는 조치

• 시스템 Python에 triton을 설치하고 포터블 버전에서 이를 호출하려 시도하는 것.
• 시작 시 단순 기능 경고 텍스트를 없애겠다는 목적으로만 Triton 설치를 강행하는 것.
• 다른 가이드에 있는 무관한 PyTorch, CUDA, Triton의 whl 파일을 뒤섞어 설치하는 것.
• 관리자 권한이 무관한 로컬 패키지 수정 상황에서 관리자 실행을 남용하는 것.
• 가이드에 libs로 지정되어 있는 것을 python_embeded\Lib으로 오인해 덮어쓰는 것.

Triton 복구를 생략해야 하는 경우

다음과 같은 상황에서는 복구 작업을 생략하세요.

• ComfyUI가 정상적으로 열리고 에러 없이 워크플로가 동작할 때
• CPU 전용 PyTorch 환경일 때
• AMD 또는 Intel GPU 환경을 사용 중이며 에러가 발생한 노드가 NVIDIA CUDA 전용으로 설계되었을 때
• 실제 에러가 모델 누락, 커스텀 노드 누락, 허깅페이스 네트워크 문제 등일 때

동시에 여러 가속화 오류가 겹칠 때에는 ComfyUI 자주 발생하는 문제 또는 ComfyUI 플러그인 가져오기 실패 복구를 참조해 기반 환경을 먼저 정리하세요.

관련 가이드

• ComfyUI No module named 'sageattention' 복구
• ComfyUI No module named 오류 복구
• ComfyUI 의존성 충돌
• ComfyUI Torch Not Compiled With CUDA Enabled
• GPU 호환성
• ComfyUI 자주 발생하는 문제

출처 참조

• triton-windows GitHub 리포지토리
• triton-windows PyPI 페이지
• ComfyUI 이슈: No module named 'triton'
• ComfyUI 이슈: 데스크톱 앱 내 Triton 작동 에러
• ComfyUI 포럼: Windows 내 comfy_kitchen backend triton 이슈