ModuleNotFoundError: No module named ‘triton’

快速结论：这个报错通常出现在 ComfyUI 中使用 UnetLoaderGGUF 加载 LTX 2.5 的 GGUF 权重时，报错的关键是 LTXAVModel 的 state_dict 与当前模型定义权重形状不匹配（例如 checkpoint 里是 4096，而当前模型是 3840）。优先排查 ComfyUI 版本是否已包含 LTX 2.5 支持，以及所使用的 LTX 2.5 GGUF 权重与当前 ComfyUI 的 LTX 2.5 实现是否匹配。

适用环境：ComfyUI；LTX 2.5 默认工作流；将默认 Diffusion Model Loader 替换为 UNET GGUF Loader（UnetLoaderGGUF）；使用 LTX 2.5 Q4_K_S.gguf；显卡为 Sapphire Nitro 7800XT 16GB；Issue 中提到 CPU 为 Ryzen 5 7600X、NVMe Gen4 SSD，但未提供 Python、CUDA、PyTorch 版本。

最快修复方案：Issue 中关联的 PR 是 Comfy-Org/ComfyUI #15499（Add support for LTX 2.5，已合并）。可优先尝试更新 ComfyUI 到包含该 PR 的版本，再重新加载 LTX 2.5 GGUF 工作流。

注意事项：Issue 讨论中没有给出逐步验证过的命令或截图，因此“更新到包含 #15499 的版本”属于基于关联 PR 的优先尝试方向；如果更新后仍报相同的 size mismatch，需要进一步确认 GGUF 权重本身是否与当前 LTX 2.5 模型结构匹配。

问题场景

用户在 ComfyUI 中使用默认 LTX 2.5 工作流，把默认的 Diffusion Model Loader 替换成 UNET GGUF Loader（UnetLoaderGGUF），并加载 LTX 2.5 Q4_K_S.gguf。点击运行后，红色报错条出现，提示 UNET Loader Node error，节点执行失败。报错出现在 UnetLoaderGGUF 节点（Issue 中 Node ID 为 405:413，评论中另一次报错 Node ID 为 302）。

报错原文

Node Type: UnetLoaderGGUF
Exception Type: RuntimeError

RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for LTXAVModel:
	size mismatch for keyframes_abs_pos_embedding: copying a param with shape torch.Size([4096]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1, 4096]).
	size mismatch for audio_embeddings_connector.learnable_registers: copying a param with shape torch.Size([128, 2048]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128, 3840]).
	size mismatch for audio_embeddings_connector.transformer_1d_blocks.0.attn1.q_norm.weight: copying a param with shape torch.Size([2048]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([3840]).
	size mismatch for audio_embeddings_connector.transformer_1d_blocks.0.attn1.k_norm.weight: copying a param with shape torch.Size([2048]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([3840]).
	size mismatch for video_embeddings_connector.learnable_registers: copying a param with shape torch.Size([128, 4096]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128, 3840]).
	size mismatch for transformer_blocks.0.scale_shift_table: copying a param with shape torch.Size([9, 4096]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([6, 4096]).
	size mismatch for transformer_blocks.0.audio_scale_shift_table: copying a param with shape torch.Size([9, 2048]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([6, 2048]).
...

原因分析

从报错内容看，LTXAVModel 在加载 checkpoint 时发现多处参数形状与当前模型定义不一致，包括 keyframes_abs_pos_embedding、audio_embeddings_connector、video_embeddings_connector 以及 transformer_blocks 中的 scale_shift_table / audio_scale_shift_table。这类 size mismatch 通常说明“当前 ComfyUI 里的 LTX 2.5 模型结构”与“你正在加载的 GGUF 权重所期望的结构”不是同一套版本。

可能原因包括：

ComfyUI 版本较旧，尚未包含 LTX 2.5 支持；Issue 关联了已合并的 PR Comfy-Org/ComfyUI #15499（Add support for LTX 2.5）。
GGUF 权重与当前 ComfyUI 中 LTX 2.5 模型定义不匹配，例如权重来自不同发布版本或不同转换流程。
UnetLoaderGGUF 节点版本与当前 ComfyUI 的 LTX 2.5 实现不兼容。

由于 Issue 中未提供 Python、PyTorch、CUDA 以及 GGUF 节点的具体版本，上述内容包含推测，请以实际环境为准。

环境排查

确认 ComfyUI 是否已更新到包含 #15499（Add support for LTX 2.5）的版本。
确认 UnetLoaderGGUF / GGUF 节点是否与当前 ComfyUI 版本匹配，必要时同步更新该节点。
确认 LTX 2.5 GGUF 权重来源，Issue 中使用的是 Q4_K_S.gguf。
确认工作流中是否确实只替换了加载节点，其余节点仍为 LTX 2.5 默认工作流。
Issue 未提供 Python、CUDA、PyTorch 版本，无法据此进一步判断。

解决步骤

先把 ComfyUI 更新到包含 #15499 的版本，这是 Issue 关联的已合并 PR，也是与本问题最直接相关的改动。
同步更新 UnetLoaderGGUF 所在的自定义节点，避免加载节点与主程序版本不一致。
重新打开 LTX 2.5 默认工作流，再次把 Diffusion Model Loader 替换为 UNET GGUF Loader，并加载原 Q4_K_S.gguf。
如果仍然报同样的 size mismatch，可优先尝试重新下载 LTX 2.5 GGUF 权重，排除权重文件损坏或来源不一致。
如果更新和重新下载后仍复现，请把完整的 ComfyUI 版本、GGUF 节点版本、权重来源和完整报错日志一起反馈到 Issue，便于进一步定位是否为权重与模型结构不匹配。

验证方法

更新到包含 #15499 的版本后，重新运行相同工作流。若 UnetLoaderGGUF 不再抛出 RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for LTXAVModel 与 size mismatch，且节点能继续执行，即可认为问题已解决。若仍报错，则说明问题可能不在 ComfyUI 主程序版本，而需要继续排查权重或 GGUF 节点版本。