Runpodは、AI画像生成や動画生成、LoRA学習などに利用できるクラウドGPUサービスです

高価なGPUを購入しなくても、必要な時だけRTX 5090やA100などの高性能GPUをレンタルして利用できます。

ComfyUI、Stable Diffusion、FLUX、WAN、Qwen Image、Forgeなどの環境を数分で構築できるため、近年は個人クリエイターやAI開発者にも広く利用されています。

この記事では、Runpodの特徴や料金体系、使い方、GPUの選び方を解説しています。
また、実際に利用する中で私自身が何度も失敗した経験をもとに、初心者がつまずきやすいポイントや注意点についてもまとめました。

SAKASA

AIワークフローの検証、環境構築を行っている、RunpodヘビーユーザーのSAKASA が解説します。

クラウドGPUのおすすめ”Runpod”

実際の使用手順については、 こちらの記事をご覧ください

Runpodでは、 わかりやすいGUI（グラフィカルユーザーインターフェース） が用意されており、

「コマンド操作が不安…」という方でも、テンプレートを選ぶだけでStable DiffusionなどのAI環境を簡単に使用することができます。

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こちらのリンクからサインアップすると、 5～500ドルの1回限りのクレジットが付与され、初回入金時に10ドルが追加されます。

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SAKASA

最近のお気に入りは、動画生成ですが、Runpodでは、Public Endpointsを使用してワンクリックで生成する事も出来ます。

テンプレート（Pod Templates）を使用した場合では、数クリックでWebUIが開き、すぐに画像生成やモデルの学習に取りかかれる ため、DockerやPythonの知識がなくても、簡単にAIツールが使用できます。

クラウド上の高性能GPUを安価で思う存分使用する事が出来るため作業効率が高く、その効率の良さに最初は驚かれると思います。

未来

※ただし、データ保存やストレージ管理では、知識が必要となってきますので、最後まで注意事項を読んで始めて下さいね！

Runpodの活用用途（2026年6月時点）

AI画像生成・動画生成・３D生成

• Stable Diffusion
• Flux
• ComfyUI
• Wan などのAI動画生成
• 3DAI・GPUレンダリング

LoRA学習・モデル学習

• LoRA作成
• ファインチューニング
• AIモデルの学習・検証

JupyterLabを使ったAI開発

• Python実行
• Notebook環境構築
• PyTorchやCUDAの利用

AIモデルのAPI化

作成したAI環境をAPIとして公開し、外部アプリから利用できます。

データ保存（Network Volume）

NetworkVolumeを使用する事で自分のPCのように使用する事ができる。
モデルやComfyUI環境を保存して、後から再利用できます。

複数GPUを使った大規模処理

高負荷な学習や大規模AI処理向けに、複数GPU構成も利用できます。
起動中は料金が発生（使ってない時もPodが動いてるとお金がかかります）
モデルや画像の保存は忘れずに

Runpodで表示される価格について

VRAMによる価格変動

RunpodのGPU価格は VRAM容量だけでなく、そのGPUの需要・提供状況・提供者設定 によって決まっています。

未来

VRAMが大きくても低価格のものもあります！

詳しい料金と使用方法の手順はこちらのページで解説しています

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自由度が高い

Runpodでは、クラウド上でありながら以下のように完全に自由な操作が可能です

• Docker環境を自分で立ち上げて、必要なパッケージやツールをインストール可能
• Jupyter NotebookやSSH接続に対応し、ローカルと変わらない操作感で作業可能
• Web UI (AUTOMATIC1111 、ComfyUI、など) をテンプレートから即起動でき、初期設定も簡単
• 画像生成、プロンプト入力、LoRA/モデル読込など可能

つまり、“ローカルPCのように自由に使えるクラウド環境“が手に入ります。

テンプレートを選ぶだけでツール（ComfyUIやStable Diffusion WebUI Forge、Facefusionなど）が立ち上がり、以下のステップで即利用が可能です

ノーコードで使えるため、初心者にも優しい設計です。

Network Volume（永続ストレージ）

RunpodのPodは、普通は停止と同時にデータも消えますが、Network Volumeを使うと、ダウンロードしたモデルやデータは「停止しても残ります」。

Network Volumeに関してはこちらのページで詳しく書いています

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大量データのダウンロードも可能

安心な利用には、学習終了直後にデータを忘れずローカルへダウンロードしましょう！
FileBrowser／SFTP／Google Drive連携などが便利です。

RunPodでは「元画像のアップロード」や「モデルのアップロード」に時間がかかることがあります。これは主に以下の理由によります

実際に時間がかかりやすい操作の例

時間短縮のための対策

ダウンロード方法まとめ

Runpodで学習が終わったモデルファイル（例：*.safetensors, *.pt, *.ckptなど）や、生成データは・・・

▶ 方法1：ブラウザ経由で直接ダウンロード

WebUIやFileBrowserを使えば、GUIでローカルに保存できます。

例（AUTOMATIC1111テンプレ）

1. Web UIの「Files」→モデル保存先（例：/stable-diffusion-webui/models/Lora/）を開く
2. 欲しいファイルをクリック
3. 「Download」ボタンで保存

▶ 方法2：SFTPソフトでダウンロード（高速・大量向け）

例えば以下のようなツールを使うと便利です

※RunPodテンプレによっては、SFTPの接続情報（IP/ユーザー名/パスワード）が提供されます。

▶ 方法3：Google DriveやDropboxを介して保存

Pythonコードなどでgdownやrcloneを使えば、クラウドストレージ経由でも保存できます。

※rcloneの使用方法は こちらの記事をご覧ください。

SAKASA AI

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クラウドGPUでのトラブルを防ぐコツ

• 最初は1〜2ドルの実験予算で試すと安心
• ネットワークストレージ（Network Storage）を使えば、作業の継続や保存がラクに
• ファイル転送はzip化やGoogle Drive連携を活用して効率的に
• 複数のモデルやデータを扱う場合は、整理とバックアップを習慣にしましょう

note（ノート）

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Runpodでのコマンド使用頻度の目安

そして気になる操作性についてですが、具体的な、RunPodでのコマンド使用頻度については、
実行する内容によって、かなり幅がありますので以下にまとめました。

【目的別】

1⃣ 画像生成だけを目的とする場合（AUTOMATIC1111など）

• コマンド使用頻度：ほぼゼロ〜低
• 具体例：
  • モデルのアップロード時に重いモデルを使用したい場合などにコマンドを使用して直DLする事が出来る。
  • WebUI、JupiterLab、Uploaderなどを使用してドロップ＆ドラックで操作可能
• GUI中心で完結させることも可能

2⃣ LoRA学習を行う場合（Kohya trainer など）

• コマンド使用頻度：中程度（初回設定や学習実行時）
• 具体例：
  • accelerate launch train_network.py ... のようなコマンドを打つ必要あり
  • ただし、Jupyter Labを使えば、コマンドをセルに書くだけ何とかなる。

3⃣ rcloneなどのCLIツールを併用する場合

• コマンド使用頻度：中〜高
• 具体例：
  • rcloneの設定、同期、アップロード/ダウンロードに rclone copy や sync などのコマンドを使う
  • 一度スクリプトにすれば自動化も可能

4⃣ 独自のPythonスクリプトを使う、開発系の作業

• コマンド使用頻度：高
• 具体例：
  • python myscript.py --input image.png のような実行
  • pipでライブラリを入れるなどの作業も必要（例：pip install somepackage）

Runpodの詳しい使用手順は こちらの記事をご覧ください。

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Runpod内のPodの使用方法については こちらの記事をご覧ください。

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