【2025年最新版】レンタルGPUの”RunPod”まとめ「活用マニュアル｜Stable DiffusionからKohyaまで」

生成AIで高い精度を求めると、どうしてもハイスペックなGPUや大容量ストレージが必要になり、さまざまなツールをダウンロードしていくうちにPCの容量も圧迫されていきます。

さらに最近では、画像生成だけでなくLoRA学習や拡張機能、3D動画生成と幅が広がり、自宅環境だけでは限界を感じることも少なくありません。そんな今、心強い存在となるのがクラウドGPUです。中でも「RunPod」を使えば、自宅に高性能なPCを置かなくても、高度な生成AIを快適に活用できます。

本ページでは、RunPodの使い方や料金、具体的な活用方法などに関する記事をまとめましたので、導入を検討している方はぜひ参考にしてみてください。

RunPodはリクエスト時にGPUインスタンスを起動し、使用後は自動でスケールダウンするサーバーレスGPUを提供。これにより開発者はインフラ管理の負担を減らし、コスト効率よくAIモデルをデプロイ可能です。NVIDIA A100やRTX 4090など多様なGPUを選べ、従量課金制で予算に合わせた利用ができます。さらに、LLaMA 2やStable Diffusion、YOLOv8、Whisperといった人気のオープンソースAIモデルを簡単にデプロイでき、迅速なAIアプリ開発が可能です。引用元：RunPod公式ホームページ

活用マニュアル

以下に、RunPodに関する記事をまとめました。

【Stable Diffusion系 WebUI】使用方法に関する記事まとめ

ここでは、Stable Diffusion系の使用方法に関する記事をまとめました。
 RunPodで画像生成ツールを使用する場合は、使用したいツールの入ったテンプレートを選ぶか、自分で必要な環境を構築して使用します。

拡張機能（Extension）

ここでは、Stable Diffusionで使用できる拡張機能の使用方法に関する記事をまとめました。
 RunPodで拡張機能を使用する場合は、拡張機能付きのテンプレートを選ぶか、自分で必要な拡張機能を手動でインストールして使用します。
テンプレートによってはControlNetやReActor、LoRA対応、JupyterLab環境などがあらかじめ組み込まれているため、目的に応じた構成を選ぶことで作業効率が大幅にアップします。