باختصار
- ComfyUI واجهة مفتوحة المصدر قائمة على العُقد (node) لتوليد الصور والفيديو اعتمادًا على Stable Diffusion.
- SwarmUI واجهة تستخدم ComfyUI كخلفية (backend) وتوفر إعدادات مسبقة (preset) جاهزة لتسهيل التثبيت.
- يمكن استئجار وحدات GPU مثل RTX Pro 6000 وH100 وA100 بالساعة على RunPod وMassed Compute؛ ومن الممكن التوليد المتوازي باستخدام عدة وحدات GPU.
- يعمل نموذج TI2V-5B من Wan 2.2 على بطاقة RTX 4090 واحدة (يُفضّل 24 جيجابايت VRAM)، بينما تتطلب نماذج A14B ذات الـ14 مليار معامل عدة وحدات GPU أو حوسبة سحابية.
بالنسبة لمن يرغب في تجربة نماذج الذكاء الاصطناعي مفتوحة المصدر مثل FLUX Krea وWan 2.2 لتوليد صور أو فيديوهات عالية الدقة، لكن لا يملك بطاقة رسومات بذاكرة VRAM كافية، تُعد خدمات GPU السحابية حلًا عمليًا. يشرح هذا الدليل خطوة بخطوة كيفية تثبيت وتشغيل واجهتي ComfyUI وSwarmUI على منصتي RunPod وMassed Compute، استنادًا إلى دروس تعليمية مرخّصة مفتوحة (Apache-2.0) نشرها المدرّب Furkan Gözükara من SECourses.
ماذا ستتعلم
بنهاية هذا الدليل ستكون قد تعلمت كيفية الاتصال بجهاز GPU سحابي، وتثبيت ComfyUI وSwarmUI، وتنزيل النماذج اللازمة للذكاء الاصطناعي، والتوليد المتوازي باستخدام عدة وحدات GPU، وإيقاف الفوترة عند الانتهاء من العمل.
المتطلبات
حساب ورصيد على RunPod أو Massed Compute (تسعير بالساعة؛ على سبيل المثال، لوحظت أسعار نحو 1.47 دولارًا في الساعة لبطاقة RTX Pro 6000 بسعة 96 جيجابايت، ونحو 1.80 دولارًا في الساعة لتهيئة بوحدتي A100؛ قد تتغير الأسعار الحالية على المنصات).
حزمة تثبيت ComfyUI (إصدار يُحدّث باستمرار؛ وردت في المصادر كمثال النسخة 57) وحزمة تثبيت/تنزيل نماذج SwarmUI (في المثال النسخة 89).
إذا كنت تستخدم Massed Compute للاتصال عن بُعد، فستحتاج إلى عميل ThinLinc؛ أما في RunPod فتكفي واجهة Jupyter Lab عبر المتصفح.
ذاكرة VRAM كافية حسب النموذج المطلوب: يمكن لنموذج TI2V-5B من Wan 2.2 العمل على بطاقة RTX 4090 واحدة (يُفضّل 24 جيجابايت VRAM)، بينما تتطلب نماذج T2V-A14B وI2V-A14B ذات الـ14 مليار معامل عدة وحدات GPU أو موارد سحابية.
التثبيت خطوة بخطوة
افتح حسابًا واشحن رصيدًا. بعد التسجيل في RunPod أو Massed Compute، حدّد الرصيد من قسم الفوترة.
اختر وحدة GPU. تتوفر في Massed Compute خيارات مثل RTX Pro 6000 Blackwell أو L40S؛ إذا رغبت باستخدام أكثر من وحدة GPU في آن واحد، يمكنك اختيار جهاز بوحدتي GPU.
شغّل الجهاز واتصل به. في Massed Compute يتم الوصول للجهاز عن بُعد عبر عميل ThinLinc، بينما في RunPod يتم ذلك مباشرة عبر واجهة تعتمد على المتصفح. تفعيل مشاركة المجلد المحلي (مزامنة الحافظة والقرص) في Massed Compute يسهّل نقل الملفات.
ارفع ملفات التثبيت. انقل حزم تثبيت ComfyUI وSwarmUI إلى الجهاز البعيد وفُك ضغطها.
ثبّت ComfyUI. نفّذ الأمر الموجود في ملف تعليمات التثبيت عبر الطرفية (terminal) لتثبيت ComfyUI.
حدّث أو ثبّت SwarmUI. غالبًا ما يأتي SwarmUI مثبتًا مسبقًا في صور Massed Compute؛ يكفي تشغيل نص التحديث. أما في RunPod فيتم التثبيت من الصفر.
نزّل النماذج. استخدم أداة تنزيل النماذج في SwarmUI لتنزيل نماذج مثل FLUX وFLUX Krea أو Wan 2.2 والملفات اللازمة (مثل أوزان VAE ومُشفّر النص).
استورد الإعدادات المسبقة (preset). تتيح لك حزم الإعدادات المسبقة الجاهزة البدء السريع دون الحاجة لضبط المعاملات يدويًا.
هيّئ خلفيات (backends) متعددة لوحدات GPU. في SwarmUI يمكنك تعريف خلفية منفصلة لكل وحدة GPU لتنفيذ توليد متوازٍ؛ كما يمكن تفعيل خيارات تسريع مثل Sage Attention في هذه المرحلة.
ابدأ التوليد ونزّل الملفات. بعد بدء توليد الصور أو الفيديو، يمكنك نقل النواتج إلى جهازك عبر المجلد المشترك (في Massed Compute) أو مساحة العمل (في RunPod).
أوقف تشغيل الجهاز. في Massed Compute، احذف الجهاز، وفي RunPod أنهِ (terminate) الـ pod بدلًا من مجرد إيقافه (stop)، لتجنب فوترة غير ضرورية.
أي نموذج يناسب أي عتاد
يُطرح Wan 2.2 بعدة إصدارات من النماذج. يمكن لنموذج TI2V-5B توليد فيديو من نص ومن صورة، ويعمل على بطاقة GPU استهلاكية واحدة (يُفضّل RTX 4090 بذاكرة 24 جيجابايت VRAM). أما نموذجا T2V-A14B وI2V-A14B ذوا الـ14 مليار معامل نشط فيستخدمان معمارية Mixture-of-Experts، ويتطلبان للحصول على أفضل أداء عدة وحدات GPU (حتى 8 وحدات) أو خدمة سحابية. ويتميز FLUX Krea Dev بمعمارية محوّل تدفق مُصحَّح (rectified flow transformer) بـ12 مليار معامل، ويهدف إلى إنتاج نتائج أكثر واقعية وأقل ظهورًا بـ
المصادر
3 مصادرلا نعيد نشر نصوص المصادر؛ الاقتباسات القصيرة مشار إليها، وما تبقى ملخص وتعليق من إعدادنا.
بالنسبة للمستخدمين الذين لا يملكون بطاقة GPU محلية قوية والمهتمين بالتصور المرئي وتوليد الفيديو، قد يكون استئجار GPU سحابي طريقة عملية لتجربة نماذج مثل FLUX Krea أو Wan 2.2 دون الاستثمار في عتاد جديد؛ وقد يشكّل هذا النهج أيضًا خيارًا للمكاتب الصغيرة والطلاب العاملين على أعمال العرض المرئي والمفاهيم. نموذج التسعير بالساعة قد يكون موفّرًا للتجارب القصيرة أو المشاريع لمرة واحدة، لكن التكاليف قد ترتفع بسرعة مع الاستخدام المنتظم.
بما أن عملية التثبيت تتضمن خطوات تقنية مثل أوامر الطرفية ومزامنة الملفات وتهيئة GPU/backend، فهناك بعض منحنى التعلّم للمبتدئين تمامًا. ومع ذلك، فعند دمجها مع برمجيات مفتوحة المصدر ومجانية (ComfyUI، SwarmUI)، فإنها توفر للمستخدمين في تركيا بيئة تجريبية منخفضة التكلفة.
الأسئلة الشائعة
ما هما ComfyUI وSwarmUI؟
ComfyUI واجهة مفتوحة المصدر قائمة على العُقد (node) لتوليد الصور والفيديو اعتمادًا على Stable Diffusion؛ أما SwarmUI فهي طبقة وسيطة تستخدم ComfyUI كخلفية وتسهّل التثبيت بإعدادات مسبقة جاهزة.
كم من VRAM يلزم لتشغيل Wan 2.2؟
يمكن لنموذج TI2V-5B العمل على بطاقة RTX 4090 واحدة (يُفضّل 24 جيجابايت VRAM)، بينما تتطلب نماذج A14B ذات الـ14 مليار معامل عدة وحدات GPU أو موارد سحابية.
ما الفرق بين RunPod وMassed Compute؟
كلتا المنصتين تقدمان تأجير GPU بتسعير بالساعة؛ تستخدم Massed Compute عميل ThinLinc للوصول عن بُعد لسطح المكتب، بينما توفر RunPod وصولًا عبر واجهة Jupyter Lab المعتمدة على المتصفح.
