【RunPod】で”Kohya_ss”を使用して”LoRA学習”をする方法【③応用編】

本記事では、クラウドGPUのRunPod内で、
”Kohya_ss”のテンプレートを使用して、”LoRA学習”をする方法を解説しています。

RunPodの基本的な使用方法については、こちらの記事で解説しています。

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GPU指定のテンプレートを使用してLoRA学習をする場合

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LoRA（Low-Rank Adaptation）は、Stable Diffusionのような大規模モデルに対して、低コストで特定の情報（キャラ・作風など）を学習させる軽量なファインチューニング手法です。

元のモデルの重みはそのままに、一部の重みだけを小さな「差分パラメータ（LoRA層）」として学習・保存します。
Kohya_ssはLoRAを学習するためのツール（GUI付きスクリプト群）で、Stable Diffusionベースの画像生成モデルに対して、

LoRA学習（Low-Rank Adaptation）
DreamBooth学習
Textual Inversion
フルファインチューニング

などを行うための多機能なトレーニングツールです。
特に以下の点でLoRA学習に向いています

特徴	内容
GUI対応	Web UIで初心者でも操作しやすい（Gradioベース）
柔軟な設定	`rank`, `alpha`, `learning rate`, optimizerの選択など細かく設定可能
画像ラベリング機能	キャプションの自動生成ツール（BLIP）などが統合されている
複数形式の保存	`.safetensors`や`Diffusers形式`のLoRA保存に対応
RunPodやGoogle Colab対応	クラウドでも動作させやすい構造になっている

Kohya_ssでLoRAを作る手順

LoRAを作成する流れ

データセット（画像＋キャプション）を用意
Kohya_ssを起動（ローカル or クラウド（Pod Templates or My TemplatesでPython環境構築））
※今回はこのPod Templatesについてです。
GUIまたはCLIでLoRA学習設定を調整
学習を実行し、LoRAモデル（.safetensors）を出力
生成ツール（AUTOMATIC1111など）でLoRAを使って画像生成

【RunPod】で”Kohya_ss”を使用して”LoRA学習”をする方法は2通りある

RunPodでKohyaを使用できるテンプレートを選ぶ方法 ← 今回の方法はこちら
自分でDocker環境を構築する方法

➊ RunPodでKohyaを使用できるテンプレートを選ぶ方法　※今回はこの方法についてです。

RunPodのPod TemplatesからKohya_ssなど絞り込み選択して選びます。

SAKASA AI

RunPod×Kohya_ss GUI｜GPU非対応の原因・互換表まとめ【⓪基礎 2.GPU編】 | SAKASA AI RunPodでKohya_ssを使ってLoRAを学習する際のポイントを初心者向けに解説！テンプレート選びや画像アップロード、WebUI操作から永続ストレージ管理まで、迷わず学べる手順…

Exploreを選択➡検索窓で絞り込み➡テンプレートの種類（Official or Community）を選択できまます。

❷ 自分でDocker環境を構築する方法　

Ubuntu + Python + kohya_ss を自分でセットアップ
ただし、この場合は依存ライブラリ、CUDAバージョン、xformers、bitsandbytes などの調整が必要

自分でDocker環境を構築する方法はこちらの”RunPod上で一度作ったら安定して LoRA学習できる Kohya_ss 環境を作る”で書いています。

※難易度高め。テンプレートの方が早い。

Kohya_ss GUIなどのテンプレートを使っているRunPodのPod内でも、Pythonがインストールされていれば仮想環境（venv）を作成・使用することが可能です。

比較【テンプレート＋venv】 vs 【自前Docker環境】

比較項目	テンプレート + venv	自前でDocker構築
手軽さ	◎ GUIで起動・セットアップが簡単	△ Dockerfile作成・ビルドが必要で敷居が高い
初期環境構築の速さ	◎ ほぼ即使える	✕ 数時間〜半日以上かかることも
カスタマイズ性	△ テンプレートの中身を変えるのは難しい	◎ 依存ライブラリ・Python・CUDA等も自由
安定性 / 再現性	△ テンプレートにバグや仕様変更があることも	◎ 自分で固定したバージョンで保てる
更新・管理	✕ テンプレートの仕様が変わることがある	◎ Dockerfileで再現可能
LoRAなどの学習	◎ すぐにできる（設定済み）	◯ 自分で環境構築必要だが柔軟
学習コスト（操作難易度）	◎ Linux初心者でもGUI操作可	✕ Docker・Linuxの知識が必須
トラブル発生時の対処	△ GUIや内部設定がブラックボックス化しやすい	◎ ログやDockerfileで直接把握できる
コストパフォーマンス	◯ 共通ライブラリが最適化されていることも多い	△ 自作環境の最適化は工夫が必要

避けた方が無難なテンプレート

ComfyUI + Kohya 両方入り テンプレート（例：Ultimate系）→ Kohya側が動かない、WebUI不具合などあり
InvokeAI などが同梱されたテンプレート → Kohyaの動作に不要な要素が多く、不安定

Webターミナル（コマンド）が必要な時
基本動作は、GUIですが、以下の場合にはコマンド操作が必要になります。

必要な場合	具体例
`rclone`の初期セットアップ	`rclone config` をターミナルで打ってGoogle Drive認証を行うとき
ディレクトリの確認や手動操作	データセットを所定の場所に移動させたいとき（例：`mv` や `cp` コマンド）
追加ライブラリのインストール	何かカスタムPythonスクリプトや依存関係を追加したいとき
エラー時の調査	Web UIでうまく動かないときにログを確認したり、手動で起動を試みたり

Kohya GUI を開く
学習用データセット（リサイズ済み＋タグ付け済）を指定
必要であれば使用したいBaseモデル（例：SD1.5など）を読み込む
設定（学習率・epoch・出力先など）をGUIで入力
Start Training！

テンプレートの中には、あらかじめ数種類のモデルが入っているものもあります。詳細は、各テンプレートのページで確認できます。
例：
下の画像は、ULTIMATE Stable Diffusion Kohya ComfyUI InvokeAIというテンプレートの内容です。

必要なもの（基本）

アップロードしたい画像が少ないもしくは、ファイルサイズが小さい場合などは、Pod内の、JupiterLabやRunPod File Uploaderというツールを使用して、直接アップロードする事も可能ですが、
RunPodのテンプレートには、ファイル転送ツールの”rclone”が予め入っている事が多い為、rcloneの設定しておくのも便利です。
rcloneを使用してファイルを転送する場合は、以下のファイルを、予めGoogleDriveなどのクラウドツールにアップロードしておきます。

rcloneでファイルをアップロードする方法は、こちらの記事をご覧ください。

SAKASA AI

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アップロードするもの

種類	内容	保存場所（Pod内）例
ベースモデル (必要であれば)	例：`sd-v1-5-pruned.safetensors`	`/workspace/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/`
学習用画像フォルダ	リサイズ＋タグ付け済	`/workspace/dataset/` など
テキストタグ（必要な場合）	`.txt`または`.csv`形式	画像と同じフォルダ内

学習用画像フォルダ【画像とテキストタグ（必要な場合）】の作成方法については、こちらの記事をご覧ください。

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アップロード方法

Web UI に直接アップロード（対応しているテンプレートの場合）

例：学習用画像などは、File Uploaderや、JupterLabから直接アップロード

Kohya_ss の train フォルダへ画像を指定アップロード（GUI内から選択、対応している場合）
通常、Workspaceへ保存されるので、ファイルを指定フォルダに移動
img2img や inpaint モードなどでは、画像をドラッグ＆ドロップで直接アップロード

rcloneでGoogle Driveと連携してアップロード

Google Drive連携に必要なものGoogleアカウント（Gmailなど）← これだけでOK！

Google Driveをrcloneでマウントして、Pod内へファイルコピーする手順です。
永続ストレージ（Network Volume）を /workspace にマウント済みであることを確認してください。
workspaceターミナル、Web Terminal または SSHターミナル を開く

ターミナルの開き方

Podを起動 →Connect
→ 接続するタブWeb Terminalもしくは、JipiterLabや、workspaceで開けます。

こちらは、workspaceポート：7777のターミナル

workspaceポート：7777のターミナルで作業すると、ファイル転送なども反映が見渡せて使いやすい。
対して、Webターミナルの画面は、広くて見やすい。
JupiterLabのターミナルも使える。
※後の解説では、Webターミナル内のスクショで解説します。

初回セットアップ

初回のみ、以下のように rclone config を実行してDriveをマウントする必要があります

rclone config

ウィザード形式で進みますので、「Google Drive」→「認証」→「リモート名の設定（例：gdrive）」といった流れになります。

ターミナルで rclone config を実行
New remote(新しいリモート)を選択 → nを入力してEnter
名前（例：gdrive）を入力 → Enter
ストレージタイプを選択：「Google Drive」を選択（リストから番号で選ぶ）入力してEnter
クライアントIDなどは基本「空Enter」でOK（デフォルトで問題なし）
scope は 1（Full access）を選択
「Use auto config?」→ n noと答える（RunPod内からはブラウザ開けないため）
URLが表示されたら、それをブラウザで開く（URLが表示されない場合については後ほど解説。）
Googleアカウントでログインして、アクセス許可を与える
認可が完了すると「認証コード」が表示される → それをPodのターミナルにコピペしてEnter
Team Driveを使っていなければ「No」を選択（n）
設定内容の確認 → y（Yes）で保存

Use auto config? ではなく、
Use web browser to automatically authenticate rclone with remote?
Say Y if the machine running rclone has a web browser you can use
Say N if running rclone on a (remote) machine without web browser access
If not sure try Y. If Y failed, try N.
y) Yes (default)
n) No
この問いについてRunPodのようにブラウザが使えない環境では「n（No）」を選ぶ必要があります。

Execute the following on the machine with the web browser (same rclone version recommended):
rclone authorize “drive” “eyJzY29wZSI6ImRyaXZlIn0”
この様なメッセージが表示された場合は、
【ステップ1】ローカルPCで rclone を実行する
ローカル環境（Windows/Mac/Linux） で、下のコマンドを実行してください

rclone authorize "drive" "eyJzY29wZSI6ImRyaXZlIn0"

この "eyJzY29wZSI6ImRyaXZlIn0" は RunPod 側から表示されたものを そのままコピーして使います。
実行すると、ブラウザが開いて Google 認証が求められます。
認証後、トークン（config_token）が返されます。

【ステップ2】RunPod側に戻って貼り付ける

ローカルで表示された config_token をコピーして、RunPod 上のconfig_tokenに そのまま貼り付けて Enter します。これで Google Drive との連携が完了します！

ポイント

認証の際に「rclone」があなたのGoogle Driveへのアクセス権限を一時的にもらう形です
一度認証しておけば、Podの環境内で gdrive: のようにDriveへアクセスできます
特別なAPIキーなどは不要です。（上級者向けの手動設定時以外）

`/workspace` フォルダを開く方法

方法1：Web Terminal（ウェブターミナル）で開く方法

RunPodのコンソールにログイン
対象のPodを開く
「 Terminal」を開く（※「Full access all files」でOK）
ターミナルが開いたら、以下のコマンドを入力

cd /workspace
ls

これで /workspace ディレクトリの中身（アップロードされた画像など）が確認できます。
さらに階層がある場合は、

ls -l

などでフォルダを調べて、中に入っていけます。

方法2：ComfyUI や Kohya の UI 内で確認する方法

テンプレートによっては、UI上からファイル一覧を確認できるようになっています。

Kohya UI：一部のバージョンでは、データセット選択時に /workspace 配下をたどって選べます。
ComfyUI：ノードのファイル選択時に /workspace をルートにたどれる場合があります

注意点

/workspace は Network Volume（永続ストレージ）をマウントしている場所であることが多い。
Podを削除しても /workspace にデータがあれば残るので、ここをうまく活用するのがポイントです。

アップロード用コマンド例

Google Drive → Pod（学習データgdrive:dataset/my-lora-dataset/を /workspace/dataset/ にコピーする場合）

rclone copy gdrive:dataset/my-lora-dataset/ /workspace/dataset/ -P

-P はコピー進行状況を表示するオプション
Google Drive内のパスはあなたのDrive構造に合わせてください。

Google Drive → Pod（ベースモデルをコピー（例：sd-v1-5-pruned.safetensors））

rclone copy gdrive:ai-models/sd-v1-5-pruned.safetensors /workspace/stable-diffusion-webui/models/Stable-diffusion/ -P

Pod → Google Drive（保存・バックアップなどに）

rclone copy /workspace/output gdrive:LoRA_results -P

テンプレート内のターミナル（Terminal）でそのまま

rclone config ← Google Driveと接続する
rclone copy ← DriveとPod間でファイルコピー
rclone ls ← Drive内のファイル確認

といったコマンドがそのまま使えます。

Kohya GUIを使えば、フォルダパスをGUI上で選ぶだけでOKです
InvokeAI や ComfyUI は「生成用UI」なので、LoRA学習時は基本的に Kohya の機能だけを使う形になります。

確認コマンド

rclone version

↑これを打つと、バージョンが表示されて rclone が入っていることが確認できます。

設定ファイルにあるリモート名を正しく使うことが重要です。
rclone listremotes コマンドでも、登録済みリモート名一覧が見られます。

rclone listremotes

Kohya GUIでの LoRA Training の始め方

Pod内のブラウザからアクセスするタイプか、ローカルのブラウザで http://<PodのIP>:<ポート番号>/ にアクセスしてGUIを開きます。

Kohya_ss 起動後にまず確認しておくと良いこと

まずは、GUIが正しく表示されているか確認します。

メニューがすべて表示されているか（LoRA Training、Dreambooth、Data preparation など）
ボタンがクリックできるか

起動時におかしいと思ったら

Podを再起動（Stop → Start）で改善されることも多いです。
KohyaのGUIが崩れていたら、ブラウザをリロードまたはシークレットウィンドウで開き直すのも効果的です。
Web Terminal で nvidia-smi を実行して、GPUが認識されているか確認もできます。

ワークスペース内で保存すべきファイルの種類

フォルダ	入れるべき内容
`/workspace/train_data/`	学習用画像とキャプション（`.png` + `.txt`）
`/workspace/models/`	`.safetensors`などのStable Diffusionモデル
`/workspace/outputs/`	学習結果（LoRAなど）
`/workspace/kohya_ss/`	Kohya GUI本体・設定ファイルなど

推奨フォルダ構成（例）

/workspace/
├── kohya_ss/                         ← Kohyaの本体
    ├── traindata/15_cat2025                       ← 学習用画像フォルダ（ここをImage folderに指定）
    │              ├── dog_001.png
    │              ├── dog_001.txt
    │              └── ...
    ├── models/                           ← Stable Diffusionなどのベースモデル
    │   ├── anything_v3.safetensors
    │   └── ...
    ├── outputs/                          ← 学習結果の出力先（LoRAファイルなど）
    │   ├── lora_dog.safetensors
    │   └── ...

詳細はこちらの記事でご確認ください。

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1. `LoRA` Training タブを選択

Kohya GUIのメニューで「LoRA」または「LoRA Training」タブをクリック。

2. 基本設定を入力

項目	チェック内容
	学習画像のパス（`/workspace/your_dataset` など）
	ベースモデル（例：`/workspace/stable-diffusion/v1-5-pruned.safetensors`）
`Output directory`	`/workspace/outputs` など永続化できる場所
`Epoch` や `Batch size`	最小値でテスト（例：Epoch: 1、Batch: 1）もアリ

項目	説明
`Pretrained model name or path`	ベースモデル（例：`/workspace/stable-diffusion/v1-5-pruned.safetensors`）
`Training data directory`	学習用画像のフォルダパス（例：`/workspace/train_data`）※画像の入っているフォルダの親フォルダ
`Output directory`	出力先（例：`/workspace/output/lora_model/`）
`Output name`	任意の名前（例：`15_cat2025`学習回数_outoput名）
`Epochs`	学習回数（例：10〜20）
`Batch size`	例：2〜4（VRAMに応じて調整）
`Learning rate`	例：0.0001〜0.0005

出力フォルダ(Output directory)
→ モデルや学習済みのファイルの保存先パスを指定します。
→ /workspace/output や /runpod-volume/models など永続化される場所がおすすめ。
エポック数(Epochs)
→ ここに希望のエポック数を入力します（例：10や20など）。
バッチサイズ(Batch size)
→ GPU VRAMに合わせて調整（例：4や8）。
→ 大きいほど高速ですがメモリ消費が増えます。
学習率(Learning rate)
→ 通常は 0.0001〜0.0005あたりから試すことが多いです。
その他
→ 学習ステップ数、保存間隔、ログ出力フォルダなども設定可能な場合があります。

設定項目に関する詳細はこちらの記事をご覧ください。

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3. 拡張設定（必要に応じて）

Text Encoderの有無（絵柄重視ならONが多い）
学習ログ保存先
正則化画像の設定など

4. スタート！

最後に「Start Training」や「Train」ボタンを押すと開始されます。

4. 設定を保存・反映

GUIによっては「Apply」や「Save Settings」ボタンがあります。
設定を変えたら、必ず「Start Training」など学習開始ボタンを押して反映させてください。

テンプレートの更新やPod削除時に備えて

永続ストレージ（/runpod-volume）に移動しておけば、次回も使い回せます。
一時保存のままだとPod削除時に消えるので、必要なファイルは手動コピーしておくと安心です

cp -r /workspace/models /runpod-volume/
cp -r /workspace/outputs /runpod-volume/

→ /workspace/models フォルダを、/runpod-volume/ に再帰的（-r）にコピーします。
→/workspace/outputs フォルダを /runpod-volume/ にコピーします。

コピー完了後の構成（永続ストレージ内）

/runpod-volume/
├── models/
│   ├── anything_v3.safetensors
│   └── ...
├── outputs/
│   ├── lora_dog.safetensors
│   └── ...

毎回コピーするのが面倒な場合の対策

方法①：最初から `/runpod-volume/` に保存するように設定を変更

KohyaのGUIで「出力フォルダ（output directory）」を
/workspace/outputs ではなく /runpod-volume/outputs にする。
モデルの保存先や設定ファイルの読み込み元を /runpod-volume/ にする。

こうすれば、毎回コピーせずに「最初から永続領域に保存される」状態になります。

方法②：コピー処理をシェルスクリプトにして使い回す

#!/bin/bash
cp -r /workspace/models /runpod-volume/
cp -r /workspace/outputs /runpod-volume/

↑こんな内容を save_to_volume.sh のような名前で保存しておけば、次回からは

bash save_to_volume.sh

と1コマンドで実行できます。

フォルダ名	特徴
`/workspace`	Pod停止・削除時に中身が消える（一時領域）
`/runpod-volume`	永続ストレージ。Podを再起動しても残る

動かない場合

Volumeがいっぱいになっていないか確認
config.yamlなどのaccelerate設定ファイルが壊れていないか
ブラウザのキャッシュやVPNも確認（WebUIが出ない原因）

ポイント	内容
絶対パスで指定する	相対パス（例：`../images`など）より安定します。
パスにスペースがないことを確認	スペースがあると読み込みエラーになることがあります。
画像とcaption（.txt）がペアになっているか確認	LoRA学習では `.png` または `.jpg` に対して `.txt` のキャプションが必要な場合があります（学習形式による）。

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【② 実践編】

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【RunPod】で”Kohya_ss”を使用して”LoRA学習”をする方法【③応用編】

Kohya_ssでLoRAを作る手順

【RunPod】で”Kohya_ss”を使用して”LoRA学習”をする方法は2通りある

➊ RunPodでKohyaを 使用できるテンプレートを選ぶ方法 ※今回はこの方法についてです。

❷ 自分でDocker環境を構築する方法

比較 【テンプレート＋venv】 vs 【自前Docker環境】

避けた方が無難なテンプレート

必要なもの（基本）

アップロード方法

Web UI に直接アップロード（対応しているテンプレートの場合）

rcloneでGoogle Driveと連携してアップロード

ターミナルの開き方

初回セットアップ

ポイント

/workspace フォルダを開く方法

方法1：Web Terminal（ウェブターミナル）で開く方法

方法2：ComfyUI や Kohya の UI 内で確認する方法

注意点

アップロード用コマンド例

Kohya GUIでの LoRA Training の始め方

Kohya_ss 起動後にまず確認しておくと良いこと

起動時におかしいと思ったら

ワークスペース内で保存すべきファイルの種類

1. LoRA Training タブを選択

2. 基本設定を入力

3. 拡張設定（必要に応じて）

4. スタート！

4. 設定を保存・反映

テンプレートの更新やPod削除時に備えて

毎回コピーするのが面倒な場合の対策

方法①：最初から /runpod-volume/ に保存するように設定を変更

方法②：コピー処理をシェルスクリプトにして使い回す

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➊ RunPodでKohyaを使用できるテンプレートを選ぶ方法　※今回はこの方法についてです。

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`/workspace` フォルダを開く方法

1. `LoRA` Training タブを選択

方法①：最初から `/runpod-volume/` に保存するように設定を変更