🦊RunPod
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RunPod
https://www.runpod.io/
いろんな機能がありますが、ComfyUIを使う目的で見れば高性能GPUを積んだLinuxパソコンを時間貸しで使えるサービスです
ComfyUI×クラウドGPUで調べるとよく名前が挙げられるだけあり、コスト・使いやすさ・GPUの種類 etc. 全体的に優秀です
参考
https://docs.runpod.io/overview公式Doc
https://www.youtube.com/watch?v=5hCGDcfPy8YRunning ComfyUI on RunPod
目次
アカウント作成・クレジット購入
Network Storageの設定
Podのデプロイ
ComfyUIのセットアップ・起動
二回目以降（再利用）
アカウント作成・クレジット購入
RunPodには無料枠がないので、最初に最低＄10のクレジットを購入する必要があります
下の招待コードからアカウントを作成して＄10購入すると、$5-500のクレジットがもらえます
招待コード
nomadoor.iconにも、ちょっぴり紹介料が入ります(丸出しの下心)
Network Storageの設定
RunPodでは"Pod"という独立した環境を作り、その中でComfyUIだったり、その他のアプリケーションを動かします
ただしPodは起動している間ずっと課金対象なので、使ってないときでも料金がかかります。
使い終わったあとPodを終了すれば節約できますが、Podを終了すると中のデータ(（設定やダウンロードしたモデルなど）)はすべて消されます。
それだとちょっと困るよねというので、Podとは別にデータを保存しておける"Network Storage"という機能があるので先に作っておきましょう
手順
1. 左の欄からStorageを開く
2. + New Network Volume をクリック
3. データセンターの選択
どこでもいいですが、データセンターによって使えるGPUが違います
例えばRTX4090が使いたいならEU-RO-1などを選びましょう
名前とストレージ容量を決める
借りた分だけ料金が発生します ($0.7/月)
⚠️後で増やすことは出来ますが、減らすことは出来ません。(削除はできます)
最初は50GBくらいで良いでしょう
Create Network Volumeをクリック
Podのデプロイ
使いたいGPUを選んでComfyUIを動かす環境を作っていきます
手順
1. 左の欄からPodsを開く
2. +Deployをクリック
他にPodが無いときはそのまま↓へ
3. Cloudの選択
Secure Cloud
公式が用意しているサーバー
こちらを使用
Community Cloud
RunPodの審査を通った外部のサーバー
Secure Cloudより安いですが、Network Storageが使えないため今回は使いません
https://gyazo.com/79b3622ff65797c2447c0bca32d7e36f
4. Network Volume
先ほど作成したものを選択します
https://gyazo.com/b7090c73b85c96d8b93f8eb16cb5151b
5. その他の設定
Additional Filters ▼
CUDAのVersionを12.8に指定しておきます
おまかせにしてCUDAに苦しめられることがよくある
https://gyazo.com/5b74c90b329d8e9310293ce2153457b0
6. GPUの選択
時間帯によっては使えないものもあります
特にこだわりがなければRTX4090が数も豊富でコスパも良いのでオススメ
7. テンプレートの選択
https://gyazo.com/accac1f6625a740c0a10049687465160
起動してそのままLLMや画像生成AIを使えるよう、Podの初期環境（OS、Python、CUDA、ライブラリなど）があらかじめセットされた状態を”テンプレート”として、公式やユーザーが色々公開しています
当然ComfyUIのものもあるんですが、余計なものが含まれていたり、何が入っているかわからなかったりするので今回は使わず、Runpod公式の用意したPytorch 2.8.0をベースに自分でインストールしていきます
8. テンプレートの編集
https://gyazo.com/3add62c1c64db2783484e210b467c8a3
Edit Template → Expose HTTP Portsに,8188を追加します(Podを作成したあとでも追加できます)
8888がJupyter Notebook用、8188がComfyUI用です
Set Overridesをクリック
9. Deploy On-Demandをクリックして、Podを起動
数分かかります
ComfyUIのセットアップ・起動
ここまで来ればあとはローカルPCに手動でComyfUIをセットアップするのとほとんど同じです
1. Jupyter Notebookを開く
Connectをクリック
https://gyazo.com/31daec9a32b87c2ec34f3984599894e2
Jupyter Lab → :8888をクリック（別タブで開きます）
2. ComfyUIのインストール
cf. ComfyUIのセットアップ#644494c2e2dacc00004915be
Terminalを選択
code:bash
# 作業したい場所へ移動（例: /workspace）
cd /workspace
# ComfyUIをダウンロード
git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
# venv（仮想環境）を作って入る
python -m venv venv
source venv/bin/activate
# 依存関係を入れる（pipを新しめにしてから推奨）
pip install --upgrade pip
pip install -r requirements.txt
3. ComfyUI managerのインストール
code:bash
cd custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
4. モデルのダウンロード
code:bash
cd /workspace/ComfyUI/models/checkpoints
wget "<モデルの直リンク>"
例えばSD1.5のモデルを🤗からダウンロードしたい場合
https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-v1-5-archive/blob/main/v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensorsComfy-Org/stable-diffusion-v1-5-archive
Copy download linkをクリックするとコピーされるものが、そのまま"<モデルリンク>"として使えます
https://gyazo.com/89729758a02df11dcbe401943a849f52
$ wget https://huggingface.co/Comfy-Org/stable-diffusion-v1-5-archive/resolve/main/v1-5-pruned-emaonly-fp16.safetensors
モデルの場所には注意
5. ComfyUIの起動
code:bash
cd /workspace/ComfyUI
source venv/bin/activate
python main.py --listen
Podの外部（あなたのブラウザ）からPodのポートにアクセスするため、外部からの接続を受け付ける必要があるため、ローカルのときと違い--listenが必要です
6. ComfyUIの画面を開く
Podsのタブに戻り再びConnectをクリックすると8188が🟢Readyになっているはずです
なってなかったらブラウザのタブを更新してください(F5)
https://gyazo.com/ac8dc291ca7e1f741669e584392547eb
HTTP Service → :8188をクリックし、別タブでComfyUIが開けばOKです
7. Podを終了する
放置するとクレジットを溶かし続けるので、作業が終わったら終了します
Podsのタブに戻りTerminateをクリック 　
二回目以降（再利用）
ふたたびPodをデプロイ → Connect → Jupyter Lab :8888 を開く
ちゃんとNetwork Storageを設定できていれば、ComfyUIフォルダが保持されています
https://gyazo.com/31c2389e91939db0e0daec78db2e92e1
そのため、二回目以降はvenvに入ってComfyUIを起動するだけ済みます
code:bash
cd /workspace/ComfyUI
source venv/bin/activate
python main.py --listen