3 октября 2026 г. · Редакция Тераферма

ComfyUI на арендованной GPU: установка, модели и доступ из браузера

ComfyUI на арендованной видеокарте запускается за 10–15 минут: берёте сервер с RTX 4090 за 44 ₽/час, клонируете репозиторий, ставите зависимости, скачиваете модели и открываете интерфейс в своём браузере через SSH-туннель. Для SDXL хватит 16 ГБ видеопамяти, для Flux лучше 24 ГБ и больше.

Разберём весь путь по шагам: какую карту брать, как поставить ComfyUI, куда класть модели и как не тратить оплачиваемые минуты на скачивание файлов.

Зачем запускать ComfyUI в облаке

ComfyUI — самый гибкий интерфейс для Stable Diffusion, SDXL, Flux и видеомоделей. Но он требователен к железу: Flux на карте с 8 ГБ либо не запустится, либо будет генерировать одну картинку по нескольку минут.

Аренда решает сразу несколько проблем:

• не нужна своя мощная карта — работаете с ноутбука или даже с планшета, вся генерация идёт на сервере;
• видеопамять под задачу — сегодня SDXL на 16 ГБ, завтра видеомодель на 48 ГБ;
• платите только за работу — оплата поминутная, ночью и в выходные сервер выключен и денег не стоит;
• ваш компьютер свободен — можно поставить пакетную генерацию и продолжать работать, ничего не тормозит и не шумит.

Для дизайнеров, иллюстраторов и тех, кто делает контент для маркетплейсов, это часто дешевле покупки карты: 3–4 часа генерации в неделю на RTX 4090 стоят около 600–700 ₽ в месяц.

Для сравнения: сама RTX 4090 в рознице стоит сотни тысяч рублей, и при такой нагрузке она окупилась бы через десятки лет. Даже если генерировать по 2 часа каждый день, аренда обойдётся примерно в 2 600 ₽ в месяц, без расходов на электричество, блок питания и охлаждение.

Ещё один плюс — оплата. Платить за аренду можно обычной картой российского банка в рублях, без зарубежных карт и криптовалюты. Как это устроено, мы разобрали в статье про аренду GPU с оплатой картой РФ.

Какую видеокарту выбрать под ComfyUI

Задача	Минимум памяти	Рекомендуемая карта	Цена, ₽/час
SD 1.5, ControlNet	8 ГБ	RTX 3060 12 ГБ	10
SDXL, обычные рабочие процессы	12 ГБ	RTX 4060 Ti 16 ГБ / RTX 3090	15 / 22
SDXL + несколько ControlNet + апскейл	16 ГБ	RTX 4080 / RTX 4090	32 / 44
Flux dev в FP8	16 ГБ	RTX 4090	44
Flux dev в полной точности, большие батчи	32 ГБ	RTX 5090	70
Генерация видео (Wan, Hunyuan и подобные)	24–48 ГБ	RTX 4090 / RTX A6000	44 / 60

Не стоит брать серверные A100 и H100 под ComfyUI: в генерации изображений они не дают выигрыша, соразмерного цене, а иногда уступают потребительским картам. Их ниша — обучение и большие языковые модели.

Если сомневаетесь, начните с RTX 4090. У неё 24 ГБ, и по скорости в генерации изображений она остаётся одной из лучших карт за свои деньги. Для Flux в полном качестве и тяжёлых видеомоделей присмотритесь к RTX 5090 с 32 ГБ. Подробное сравнение карт под разные модели — в статье Stable Diffusion, SDXL, Flux: какая видеокарта нужна.

Установка ComfyUI на сервер

Запустите сервер, подключитесь по SSH и проверьте карту командой nvidia-smi. Дальше всё ставится несколькими командами.

Клонируем репозиторий и создаём виртуальное окружение:

git clone https://github.com/comfyanonymous/ComfyUI.git
cd ComfyUI
python3 -m venv venv && source venv/bin/activate
pip install -U pip

Ставим PyTorch с поддержкой CUDA и зависимости ComfyUI:

pip install torch torchvision torchaudio --index-url https://download.pytorch.org/whl/cu128
pip install -r requirements.txt

Сразу добавляем ComfyUI-Manager — расширение, которое ставит недостающие узлы и модели из интерфейса:

cd custom_nodes
git clone https://github.com/ltdrdata/ComfyUI-Manager.git
cd ..

Запускаем:

python main.py --listen 127.0.0.1 --port 8188

Адрес 127.0.0.1 означает, что ComfyUI слушает только локальные подключения на сервере и не доступен из интернета напрямую. Это правильно: у ComfyUI нет встроенной авторизации, и открытый порт может найти кто угодно.

Если планируете работать долго, запускайте ComfyUI внутри tmux или screen. Тогда обрыв SSH-соединения не остановит генерацию.

Открываем интерфейс в своём браузере

На своём компьютере откройте второй терминал и пробросьте порт:

ssh -L 8188:localhost:8188 -p <порт> root@<адрес-сервера>

Теперь откройте в браузере http://localhost:8188. Вы увидите обычный интерфейс ComfyUI, но все вычисления идут на арендованной видеокарте. Скорость интерфейса почти не отличается от локальной: по сети передаются только команды и готовые картинки.

На Windows эту же команду можно выполнить в PowerShell, клиент SSH там встроен. Если удобнее графический клиент, в PuTTY туннель настраивается в разделе Connection → SSH → Tunnels.

Туннель живёт, пока открыта SSH-сессия. Если соединение оборвалось, интерфейс в браузере перестанет отвечать, но генерация на сервере продолжится, если ComfyUI запущен в tmux. Просто переподключите туннель и обновите страницу — очередь и результаты будут на месте.

Готовые картинки ComfyUI сохраняет в папку output на сервере. Отдельные файлы удобно скачивать прямо из интерфейса, а большой пакет лучше заархивировать и забрать одной командой scp — так быстрее, чем сохранять сотни файлов по одному.

Куда класть модели и как их быстро скачать

ComfyUI ищет файлы моделей в папке models по типам:

Тип файла	Папка
Чекпоинты SD 1.5 и SDXL	models/checkpoints
Основные модели Flux и других диффузионных трансформеров	models/diffusion_models
Текстовые энкодеры (CLIP, T5)	models/text_encoders
VAE	models/vae
LoRA	models/loras
ControlNet	models/controlnet
Апскейлеры	models/upscale_models

Скачивать модели на сервер напрямую намного быстрее, чем загружать со своего компьютера: у сервера канал обычно в разы шире домашнего. Для файлов с Hugging Face удобно использовать hf download:

pip install -U huggingface_hub
hf download stabilityai/stable-diffusion-xl-base-1.0 \
  sd_xl_base_1.0.safetensors --local-dir models/checkpoints

Для файлов по прямой ссылке подойдёт wget -O с указанием нужной папки. Свои LoRA и рабочие процессы можно залить командой scp или через загрузку файлов в Jupyter, если он есть на сервере.

Некоторые модели, включая Flux dev, закрыты лицензионным соглашением. Примите его на странице модели в Hugging Face и авторизуйтесь на сервере командой hf auth login.

Если что-то пошло не так

Красные узлы после загрузки рабочего процесса. Значит, на сервере нет нужных пользовательских узлов. Откройте Manager, нажмите «Install Missing Custom Nodes», дождитесь установки и перезапустите ComfyUI.

Ошибка нехватки памяти на Flux. Возьмите версию модели в FP8 вместо полной, уменьшите разрешение или размер батча. Помогает и запуск с ключом --lowvram, но он заметно замедляет генерацию, так что чаще выгоднее перейти на карту с большим объёмом памяти.

Модель не видна в списке. Проверьте, что файл лежит в правильной папке из таблицы выше, и нажмите кнопку обновления в интерфейсе. Частая ошибка — положить модель Flux в checkpoints, а не в diffusion_models.

Генерация внезапно замедлилась. Посмотрите nvidia-smi в отдельном SSH-окне. Если память заполнена почти полностью, ComfyUI начинает выгружать модели и загружать их обратно на каждом шаге. Упростите рабочий процесс или возьмите карту побольше.

Как сэкономить минуты аренды

Время скачивания, установки и настройки — тоже оплачиваемые минуты. Несколько приёмов, которые заметно снижают счёт:

Постоянный диск. Если вы работаете с ComfyUI регулярно, держите папку ComfyUI с моделями на постоянном диске. Тогда при следующем запуске не придётся заново качать 20–40 ГБ моделей и ставить узлы — запуск занимает минуту.

Готовьте рабочие процессы заранее. Собирать граф узлов можно и на слабом компьютере или в бесплатной локальной копии ComfyUI на процессоре. На арендованную карту приходите с готовым JSON и запускайте сразу генерацию.

Пакетная генерация. Вместо того чтобы нажимать «Queue» по одной картинке, поставьте батч или очередь из десятков заданий. Видеокарта загружена полностью, а вы платите за реальную работу, а не за время на раздумья между кликами.

Выбор карты под этап. Подбор промптов и композиции можно делать на более дешёвой карте, например RTX 3090 за 22 ₽/час, а финальную генерацию в высоком разрешении — на RTX 4090 или 5090.

Не забывайте выключать сервер. Это очевидно, но именно забытый сервер чаще всего удваивает счёт. При почасовой аренде GPU с поминутным списанием остановка сразу прекращает оплату.

Пример расчёта: карточки для маркетплейса

Допустим, вам нужно сделать фоны и сцены для 200 товарных карточек, по 5 вариантов на каждую, то есть 1 000 изображений SDXL с апскейлом до 2048 пикселей.

Этап	Карта	Время	Стоимость
Установка и скачивание моделей	RTX 4090	~15 мин	~11 ₽
Подбор промптов и настроек	RTX 3090	~1 час	22 ₽
Генерация 1 000 картинок	RTX 4090	~1,5 часа	~66 ₽
Апскейл	RTX 4090	~1 час	44 ₽
Итого		~3,75 часа	~143 ₽

Время генерации здесь ориентировочное и зависит от рабочего процесса, числа шагов и сэмплера. Но порядок цифр показателен: работа, которая на домашней карте среднего уровня заняла бы весь вечер, на арендованной RTX 4090 обходится в стоимость чашки кофе.

Если вам нужна своя стилистика или персонаж, следующий шаг — обучить LoRA на своих картинках. На той же RTX 4090 это занимает около часа, подробности — в статье про дообучение LoRA на арендованной GPU.

Итог

ComfyUI на арендованной видеокарте — это полноценная рабочая станция для генерации изображений и видео без покупки дорогого железа. Установка занимает 10–15 минут, интерфейс открывается в браузере через SSH-туннель, а платите вы только за минуты работы. В Тераферме RTX 4090 стоит 44 ₽/час, RTX 5090 — 70 ₽/час, оплата картой российского банка. Запустите сервер, повторите команды из этой статьи и проверьте свой рабочий процесс на настоящей скорости.