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■導入ガイド■ CUDA_128-sakasa_one click setup

このセットアップツールについての解説と事前準備についてはこちらをクリックしてください。

はじめに

自動セットアップツール
CUDA_128-sakasa_one click setup版

この商品について

Runpod上でComfyUI環境を簡単に構築するためのワンクリックセットアップツールです。

不安定な環境構築やモデル配置を自動化し、初心者でも短時間で利用開始できるよう設計しています。

✓ 動作確認済みワークフロー同梱
✓必要ノード、 LoRA有効化済み
✓ 読み込んですぐ生成可能

このガイドの目的

当ページでは、ワンクリックセットアップツール（本体）の使用方法を解説しています。
必要なリンクはすべて、このページから開くことができます。ブックマークしてお使いください。
各セットごとの内容の詳細（各モデルの詳細）は、ZIPファイル内のREADMEー初めにお読みくださいー.txtに記載してあります。

ZIP内ファイル

ファイル種別（拡張子）ファイルの内容
.txt READMEー初めにお読みくださいー
.ipynb　　ワンクリックセットアップツール本体
.json　動作確認済みワークフロー
.png　　 サンプル画像
当ページCUDA_128-sakasa_one click setup導入ガイド

対応環境

Runpod/CUDA_128-sakasa_one click setup

事前準備

アカウントは事前に開設しておいて下さい。

※このセットアップツールは起動がスムーズな為、NetworkVolume無しでの使用もおすすめです。
NetworkVolumeを使用する場合は二回目からの起動が更に速くになります。

  1. Runpodでアカウント開設
  2. Network Volumeを使用する場合は作成（任意項目）
    ※Network Volumeの推奨Sizeはモデルごとに異なります。必ずZIP内のREADMEで推奨サイズをご確認ください。

セットアップ手順

こちらのリンクからRunpodを開きます。直接、CUDA_128-sakasa_one click setupのPod作成画面が開きます。

CUDA_128-sakasa_one click setup を開く

■ NetworkVolume未使用での使用手順（RTX5090使用での起動デモ）

■ NetworkVolumeの作成と使用手順動画（初回＆二回目起動時デモ）

STEP 1   RunpodでPodを作成

GPU選択画面
CUDA_128-sakasa_one click setupのPod作成画面が開きます

STEP 2   NetworkVolumeの選択（任意）

NetworkVolumeを使用する場合はここで選択します。
※Network Volumeは、こちらの+Create network volumeからも作成できます。➡NetworkVolumeの作成方法

※Network Volumeの推奨Sizeはモデルごとに異なります。必ずZIP内のREADMEで推奨サイズをご確認ください。

NetworkVolumeを使用する場合
Network Volumeは、こちらのCreate network volumeからも作成できます。

STEP 3  GPUの選択

Additional filtersをクリックします。

Additional filters

CUDA12.8を選択し、CUDA Versionで絞り込み検索します。

CUDAを設定

CUDA12.8で絞り込まれた中からGPUを選択します
※GPUのVRAMの推奨Sizeはモデルごとに異なります。必ずZIP内のREADMEで推奨サイズをご確認ください。

CUDAで絞り込み検索

STEP 4   ストレージ構成の確認

GPUを選択後、Pod template の編集画面が出て来ます。

テンプレート名を確認

PodTemplate名が、
CUDA_128-sakasa_one click setup であることを確認します。

CUDA_128-sakasa_one click setup 確認
PodTemplateのEditからテンプレートのカスタマイズも可能です。

Storage cofigurationの設定の確認

NetworkVolumeを使用する場合はNetworkVolume

NetworkVolumeを使用しない場合はVolume disk

が選択されている事を確認します。

⚠️Warning: RTX 5090s only support Pytorch 2.8 and aboveという警告が表示される場合がありますが、PyTorch 2.8テンプレートを選択していれば通常はそのままDeploy可能です

Storageの選択

STEP 5   Deploy on DemandでPodを立ち上げます

Deploy on DemandでPodを立ち上げます

STEP 6  JupyterLabを起動

Pod起動後、

JupyterLab（Port:8888のステータス（右端）がREADYになったらJupyter Labを開きます。

JupyterLab　READY

ここで、1~2分以内でJupyterLabが開かない場合は回線が安定していない可能性が高いので、
もう一度最初からやり直してください。

※必ずこのリンクからRunpodを開き直すところからやり直してください。
CUDA_128-sakasa_one click setup を開く

STEP 7 JupyterLabで、.ipynbファイルをアップロードする

アップロードボタンをクリックして、ダウンロードし展開したフォルダ内の、

.ipynbファイルをアップロードします。

ファイルをアップロードする
左上のアップ路＾度ボタンをクリック
ZIP内ファイル.ipynb
画像は、Flux.2の.ipynbファイル例。

STEP 8  ワンクリックセットアップツールの実行

step
ダブルクリックで開きます。
Notebookを開く
step
① .ipynbファイルの説明文の下のセル①を選択
② 実行（▶）します。
実行

必要なファイルが自動ダウンロードされます。※完了まで数分〜数十分かかります。

step
準備完了でお知らせ音が鳴ります


完了ブザーが鳴ります。8188がREADYになっている事を確認後、アクセスしてください
で準備完了です。

完了メッセージ

ComfyUI起動

ワンクリックセットアップツールでは、自動でComfyUIが開く仕様ですが、手動でComfyUIを開く際には、

Pod画面の”ComfyUI (Port 8188)” をクリックするとComfyUIが開きます。

ComfyUIポート8188

テンプレート選択画面を閉じる

テンプレート選択画面を一旦、閉じます。

テンプレート選択画面

※ComfyUIが起動し、以下の画面が出た場合はAll TemplatesをクリックするとTemplateが使用できるようになります。

Workflow

ワークフローファイル(.json)の使い方

ComfyUIのUI画面上に、ダウンロードしたセットアップツールフォルダ内の、
.jsonファイルをドラッグ＆ドロップで展開します。

フォルダ内ファイル
ドラッグアンドドロップ
ドラッグ＆ドロップで.jsonファイルを読み込んだ状態

※上記の画面は一例です。.jsonファイルの中身（ワークフロー）はツールにより異なります。

画像を選択しプロンプトを入力して生成（実行する）します

  1. ①で画像を選択
  2. プロンプトを入力
  3. ②で生成（実行する）します
生成

※上記のワークフロー画面の画像は一例です。ワークフロー画面は使用するモデル（Flux,Wanなど）により異なります。

生成したデータのダウンロード方法

生成後、NetworkVolumeを使用していない場合は、必ず生成したデータをダウンロードしてから、PodをStop（停止）➡Terminate（削除）してください。
PodをStop（停止）➡Terminate（削除）後は、すべてのデータが消えます。

NetworkVolumeを使用している場合も生成データがNetworkVolumeの容量を圧迫しますので、その都度ダウンロードする事をおすすめします。

step
JupyterLabのComfyUIフォルダを開く
JupyterLabのComfyUIを開く
step
outputフォルダを開く
JupyterLabのComfyUIフォルダのoutputをフォルダ を開く
step
ダウンロードする生成作品を選択して右クリック

ZIPでのダウンロードか、通常のダウンロードを選択すると作品がダウンロードされます。

outputをフォルダ 内でダウンロードする生成作品を選択

各モデルの使用方法はこちらのリンクからご確認ください。

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よくあるエラー

ダウンロードに失敗する

原因 1.

Hugging Face認証

対処方法

Hugging Faceの認証が必要な場合があります。

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「Hugging Face認証方法」

原因 2.

ネットワークエラー

Hugging Faceは世界中のエンジニアが爆大なデータをやり取りしているため、時間帯やサーバーの機嫌によって速度が遅くなる（あるいは途中でタイムアウトしてエラーになる）」ことがあります。 時間をおいてお試しください。

容量不足エラー

原因

Volume容量不足

対処方法

100GB以上推奨

JupyterLabが

ComfyUIが起動しない

原因

Custom Nodeエラー

対処方法

.ipynbファイルを再実行してください

カスタムノードエラー

Tripo3DやMeshyのように、外部のAPI（クラウド）を使って3D化するノード以外で、ComfyUI-3D-Packのように、RunPodのGPUを直接使ってローカル環境で3Dモデルを生成・ビルドする特殊なノードに関しては、最新のCUDA 12.8だとエラーになる可能性があります

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