ComfyUI on AWS

February 11, 2026 · View on GitHub

ComfyUI on AWS

このサンプルリポジトリは、強力な AI 駆動型画像生成ツールである ComfyUI を AWS 上にシームレスかつコスト効率の高い方法でデプロイするソリューションを提供します。このリポジトリは、ECS、EC2、その他の AWS サービスを活用した包括的なインフラストラクチャコードと構成設定を提供しています。セキュリティと拡張性を損なうことなく、手間のかからないデプロイプロセスを体験できます。

💡 注意: このソリューションでは AWS の費用が発生します。費用に関する詳細情報は、コストセクションを参照してください。

comfy

ソリューションの機能

簡単なデプロイ 🚀 : Cloud Development Kit (CDK) を活用し、簡単で自動化されたデプロイが可能です。
コスト最適化 💰: スポットインスタンス、自動シャットダウン、スケジュールされたスケーリングなどのコスト削減オプションを活用し、コスト効率を最大化します。
堅牢なセキュリティ 🔒: 認証 (SAML の Microsoft Entra ID / Google Workspace など)、メールドメイン制限、IP 制限、カスタムドメイン SSL、セキュリティスキャンなど、堅牢なセキュリティ対策により安心を得られます。

アーキテクチャの概要

AWS アーキテクチャ

サービス

Amazon VPC - ECS クラスターをホストするためのパブリックおよびプライベートサブネットを持つ VPC が作成されます
ECS クラスター - ComfyUI タスクを実行する ECS クラスターが作成されます
Auto Scaling グループ - ASG が作成され、ECS のキャパシティープロバイダーとして関連付けられます。GPU インスタンスを起動して ECS タスクをホストします。
ECS タスク定義 - ComfyUI コンテナを定義し、EBS ボリュームをマウントして永続化します
ECS サービス - ComfyUI タスク定義を実行する ECS サービスを作成します
Application Load Balancer - ALB が設定され、ECS サービスにトラフィックをルーティングします
Amazon ECR - ComfyUI Docker イメージを保持します
CloudWatch ロググループ - ECS タスクからのログを保存します
Amazon Cognito - ALB の前に認証を設けるユーザーディレクトリ
AWS WAF - IP によるアクセスをブロックします
AWS Lambda - ComfyUI の状態を管理します

Getting Started

AWS 環境の準備

再現性と一貫性を確保するために、このソリューションのデプロイとテストには Amazon SageMaker Studio Code Editor の使用をお勧めします。

ℹ️ ローカル開発環境を使用することもできますが、AWS CLI、AWS CDK、Docker が適切に設定されていることを確認する必要があります。

Amazon SageMaker Studio Code Editor での環境設定を (クリックして表示)

sagemaker-studio-code-editor-template のリンクから CloudFormation テンプレートを使用して、Amazon SageMaker Studio Code Editor を起動します (このテンプレートは、Docker、自動終了などの必要な機能を含む Code Editor を起動します)。
CloudFormation の出力から URL を使用して SageMaker Studio を開きます。
左上のアプリケーションセクションから Code Editor に移動します。

ローカル環境での環境設定 (クリックして表示)

AWS CLI がない場合は、AWS CLI インストールガイドに従ってください。

CDK がない場合は、CDK スタートガイドに従ってください。

Docker がない場合は、Docker インストールガイドに従ってください。

インストール後に AWS CLI をセットアップしていない場合は、ローカル環境で次のコマンドを実行します。

aws configure

プロンプトが表示されたら、AWS アクセスキー ID、シークレットアクセスキー、デフォルトのリージョン名 (例 : us-east-1) を入力します。出力フォーマットフィールドはデフォルトのままにするか、好みに応じて指定できます。

Note

アカウントにGPUインスタンスの割り当てがあることを確認してください。Service Quotaに移動し、All G and VT Spot Instance Requestsを 4 以上に設定してください。

ComfyUI のデプロイ

(初回のみ) このリポジトリをクローンします (git clone https://github.com/aws-samples/cost-effective-aws-deployment-of-comfyui.git)
(初回のみ) リポジトリのディレクトリに移動します (cd cost-effective-aws-deployment-of-comfyui)
(cdk bootstrap をしたことがない場合) Run make bootstrap (Minimal IAM Policy)
Run make を実行しデプロイ (Minimal IAM Policy)

Dockerfile のカスタムノードと拡張機能によっては、ComfyUI が使用可能になるまで約 8〜10 分かかります。

✅  ComfyUIStack

✨  Deployment time: 579.07s

Outputs:
ComfyUIStack.CognitoDomainName = comfyui-alb-auth-XXXXXXX
ComfyUIStack.Endpoint = ComfyUiALB-XXXXX.uw-west-2.elb.amazonaws.com
ComfyUIStack.UserPoolId = us-west-2_XXXXXXX
Stack ARN:
arn:aws:cloudformation:[us-east-1]:[your-account-id]:stack/ComfyUIStack/[uuid]

✨  Total time: 582.53s

ComfyUIStack.Endpoint の出力値からアプリケーションにアクセスできます。

モデルのアップロード

ComfyUI-Manager や他の拡張機能 (カスタムノード) を使用して、モデル、lora、埋め込み、controlnet をインストールできます。詳細はユーザーガイドを参照してください。
( オプション) このリポジトリのアップロードスクリプトを拡張して実行し、事前選択されたモデル、controlnet などをインストールできます。SSM コマンドが機能しない場合は、使用しているロールに EC2 へのアクセス権限があることを確認してください。/scripts/upload_models.sh ファイルに他の例があります。

# 1. SSM で EC2 に接続
aws ssm start-session --target "$(aws ec2 describe-instances --filters "Name=tag:Name,Values=ComfyUIStack/Host" "Name=instance-state-name,Values=running" --query 'Reservations[].Instances[].[InstanceId]' --output text)" --region $AWS_DEFAULT_REGION

# 2. コンテナに SSH 接続
container_id=$(sudo docker container ls --format '{{.ID}} {{.Image}}' | grep 'cdk' | awk '{print \$1}')
sudo docker exec -it $container_id /bin/bash

# 3. 必要なモデル、lora、controlnet などをインストール (すべてをスクリプトに含めて実行することもできます)

# 顔入れ替え用アップスケーラーの例 - https://huggingface.co/ai-forever/Real-ESRGAN
wget -c https://huggingface.co/ai-forever/Real-ESRGAN/blob/main/RealESRGAN_x2.pth -P ./models/upscale_models/

ComfyUI へのアクセス

デプロイされたソリューションは、Application Load Balancer を介してアクセス可能な EC2 を提供します。Load Balancer には、Amazon Cognito User Pool を介した認証が必要です。

Self Signup を有効にする、SAML 認証を有効にする、または Cognito コンソールでユーザーを手動で作成することができます。

ユーザーガイド

ComfyUI の機能を最大限に活用し、シームレスな体験を確保するには、詳細なユーザーガイドをご覧ください。このガイドでは、インストールから高度な設定まで、AI 駆動の画像生成の力を簡単に活用するためのすべてのステップを説明しています。

デプロイオプション

包括的なデプロイオプションにより、セキュリティ要件や予算制約に完全に合わせたソリューションを作成できます。AWS 上で ComfyUI の機能を最大限に活用できるよう、柔軟性と制御力を備えています。次の機能を数ステップで有効にできます。

デプロイメントを削除してリソースをクリーンアップする

誤って削除してデータを失うことを防ぎ、できるだけ単純にするために、完全なデプロイメントとリソースの削除は半自動化されています。デプロイしたすべてのものをクリーンアップして削除するには、次の手順を実行する必要があります。

Auto Scaling Group を手動で削除する:

AWS コンソールにログインする
検索バーで Auto Scaling Groups (EC2 機能) を検索する
ComfyASG を選択する
アクションを押して削除を選択する
削除を確認する

ASG 削除後、ターミナルで次のコマンドを実行すると、EBS と Cognito User Pool を除くすべての残りのリソースが削除されます。

npx cdk destroy

EBS ボリュームを削除する

AWS コンソールにログインする
検索バーで Volumes (EC2 機能) を検索する
ComfyUIVolume を選択する
アクションを押して削除を選択する
削除を確認する

Cognito User Pool を削除する

AWS コンソールにログインする
検索バーで Cognito を検索する
ComfyUIuserPool.. を選択する
削除を押す
削除を確認する

ECR リポジトリを削除する

AWS コンソールにログインする
検索バーで ECR (Elastic Container Registry) を検索する
comfyui を選択する
削除を押す
delete と入力して削除を確認する

メモと追加情報

コスト見積もり

このセクションでは、AWS 上でこのアプリケーションを実行するためのコスト見積もりを提供します。これらは概算であり、プロジェクトの具体的な要件と使用パターンに基づいて調整する必要があることに注意してください。

フレキシブルなワークロード (デフォルト)

ビジネス上重要でない作業負荷の場合、このタイプのアプリケーションの大半に該当すると思われますが、スポットインスタンスを使用してコスト削減の恩恵を受けることができます。スポットインスタンスは、g4dn.xlarge インスタンスタイプで平均 71% (us-east-1、2024 年 10 月) の割引を提供します。さらに、NAT ゲートウェイを NAT インスタンスに置き換えることで、コストをさらに削減できます。

コスト見積もりの前提条件は次のとおりです。

AWS フリーティアのサービスは含まれていません。
インスタンスタイプ : g4dn.xlarge (4 vCPU、16 GiB メモリ、1 Nvidia T4 Tensor Core GPU)、スポットインスタンス (71% 割引)。
250 GB SSD ストレージ。
1 Application Load Balancer。
NAT インスタンスを備えた VPC。
月に 10 GB のデータを格納する Elastic Container Registry (ECR)。
月に 5 GB のログデータ。

サービス \ 実行時間	平日2時間/日	平日8時間/日	平日 12 時間/日	24 時間 /7 日
コンピューティング	$7	$26	$40	$111
ストレージ	-	-	-	$20
ALB	-	-	-	$20
ネットワーキング	-	-	-	$6
レジストリ	-	-	-	$1
ログ	-	-	-	$3
月額合計	$60	$79	$93	$164

ビジネス重要ワークロード

ビジネス上重要な作業負荷の場合は、オンデマンドインスタンスと NAT ゲートウェイを使用して可用性を高めることができます。

コスト見積もりの前提条件は次のとおりです。

インスタンスタイプ : g4dn.xlarge (4 vCPU、16 GiB メモリ、1 Nvidia T4 Tensor Core GPU)、オンデマンド価格。
月に 50 GB のデータを NAT ゲートウェイで処理。
その他の前提条件はフレキシブルワークロードのシナリオと同じです。

サービス \ 実行時間	平日2時間/日	平日8時間/日	平日 12 時間/日	24 時間 /7 日
コンピューティング	$23	$91	$137	$384
ストレージ	-	-	-	$20
ALB	-	-	-	$20
ネットワーキング	-	-	-	$70
レジストリ	-	-	-	$1
ロギング	-	-	-	$3
月額合計	$137	$205	$251	$498

CDK 便利なコマンド

npx run cdk ls アプリ内のすべてのスタックを一覧表示
npx run cdk synth 合成された CloudFormation テンプレートを出力
npx run cdk deploy デフォルトの AWS アカウント/リージョンにこのスタックをデプロイ
npx run cdk destroy デフォルトの AWS アカウント/リージョンからデプロイされたスタックを破棄
npx run cdk diff デプロイされたスタックと現在の状態を比較
npx run cdk docs CDK ドキュメントを開く

Q&A

Dockerfile にモデルがあらかじめインストールされていますか?

Dockerfile には ComfyUI と ComfyUI-Manager のみが含まれています。モデルをインストールするには、デプロイ後に ComfyUI-Manager を使用するか、モデルのアップロードのセクションを参照してください。

このプロジェクトに貢献できますか?

はい、CONTRIBUTING に従ってください。

本番環境のデプロイに使用できますか?

この設定は個人利用または非本番環境での使用を想定したサンプルデプロイと考えてください。

Contributors

セキュリティ

詳細は CONTRIBUTING を参照してください。

ライセンス

このライブラリは MIT-0 ライセンスの下で公開されています。LICENSE ファイルを参照してください。

License of the project.
Code of Conduct of the project.
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