En bref
- ComfyUI est une interface open source basée sur des nœuds (node) pour la génération d'images/vidéos avec des modèles de type Stable Diffusion.
- SwarmUI est une interface qui utilise ComfyUI comme backend, offrant une installation plus simple grâce à des presets prêts à l'emploi.
- Sur RunPod et Massed Compute, des GPU comme le RTX Pro 6000, le H100 et l'A100 peuvent être loués à l'heure ; une production parallèle avec plusieurs GPU est possible.
- Le modèle TI2V-5B de Wan 2.2 fonctionne avec une seule RTX 4090 (24 Go de VRAM recommandés), tandis que les modèles A14B à 14 milliards de paramètres nécessitent plusieurs GPU ou le cloud.
Pour ceux qui souhaitent essayer des modèles d'IA open source comme FLUX Krea ou Wan 2.2 pour produire des images ou vidéos haute résolution, mais qui ne disposent pas d'une carte graphique avec assez de VRAM, les services de GPU cloud offrent une solution pratique. Ce guide explique étape par étape comment installer et exécuter les interfaces ComfyUI et SwarmUI sur les plateformes RunPod et Massed Compute, en s'appuyant sur les tutoriels sous licence libre (Apache-2.0) publiés par le formateur SECourses Furkan Gözükara.
Ce que vous allez apprendre
À la fin de ce guide, vous saurez vous connecter à une machine GPU cloud, installer ComfyUI et SwarmUI, télécharger les modèles d'IA nécessaires, réaliser une production parallèle avec plusieurs GPU, et arrêter la facturation une fois votre travail terminé.
Prérequis
Un compte RunPod ou Massed Compute avec du solde (facturation à l'heure ; par exemple, environ 1,47 dollar de l'heure pour un RTX Pro 6000 96 Go, environ 1,80 dollar pour une configuration 2x A100 ; les tarifs actuels peuvent varier selon les plateformes).
Le package d'installation de ComfyUI (version fréquemment mise à jour ; la version 57 est donnée en exemple dans les sources) et le package d'installation/téléchargeur de modèles de SwarmUI (version 89 dans l'exemple).
Pour la connexion au bureau distant via Massed Compute, le client ThinLinc ; sur RunPod, l'interface Jupyter Lab dans le navigateur suffit.
Suffisamment de VRAM selon le modèle visé : le modèle TI2V-5B de Wan 2.2 peut fonctionner avec une seule RTX 4090 (24 Go de VRAM recommandés), tandis que les modèles T2V-A14B et I2V-A14B à 14 milliards de paramètres nécessitent plusieurs GPU ou une ressource cloud.
Installation étape par étape
Créez un compte et rechargez du solde. Après inscription sur RunPod ou Massed Compute, définissez un solde dans la section facturation.
Choisissez un GPU. Massed Compute propose des options comme le RTX Pro 6000 Blackwell ou le L40S ; si vous souhaitez utiliser plusieurs GPU simultanément, choisissez une machine à double GPU.
Démarrez la machine et connectez-vous. Sur Massed Compute, l'accès se fait via le client ThinLinc, sur RunPod directement via l'interface navigateur. Activer le partage de dossier local (synchronisation du presse-papiers et du drive) sur Massed Compute facilite le transfert de fichiers.
Téléversez les fichiers d'installation. Transférez les packages d'installation de ComfyUI et SwarmUI vers la machine distante et extrayez l'archive.
Installez ComfyUI. Exécutez la commande du fichier d'instructions d'installation dans le terminal pour installer ComfyUI.
Mettez à jour ou installez SwarmUI. Sur les images Massed Compute, SwarmUI est généralement préinstallé ; il suffit d'exécuter le script de mise à jour. Sur RunPod, l'installation se fait depuis zéro.
Téléchargez les modèles. Utilisez l'outil de téléchargement de modèles de SwarmUI pour récupérer des modèles comme FLUX, FLUX Krea ou Wan 2.2 ainsi que les fichiers nécessaires (par exemple les poids VAE et de l'encodeur de texte).
Importez les presets. Des packages de presets prêts à l'emploi permettent de démarrer rapidement sans régler manuellement les paramètres.
Configurez les backends multi-GPU. Dans SwarmUI, définissez un backend séparé pour chaque GPU afin de réaliser une production parallèle ; des options d'accélération comme Sage Attention peuvent aussi être activées à cette étape.
Lancez la génération et téléchargez les fichiers. Après avoir lancé la génération d'images ou de vidéos, transférez les résultats vers votre ordinateur via le dossier partagé (Massed Compute) ou l'espace de travail (RunPod).
Éteignez la machine. Sur Massed Compute, supprimez la machine, et sur RunPod, terminez (terminate) le pod plutôt que de simplement l'arrêter (stop), afin d'éviter une facturation inutile.
Quel modèle convient à quel matériel
Wan 2.2 est proposé en plusieurs variantes de modèle. Le modèle TI2V-5B peut générer des vidéos à partir de texte et d'images, et fonctionne avec un seul GPU grand public (RTX 4090, 24 Go de VRAM recommandés). Les modèles T2V-A14B et I2V-A14B, à 14 milliards de paramètres actifs, utilisent une architecture Mixture-of-Experts et nécessitent plusieurs GPU (jusqu'à 8) ou un service cloud pour de meilleures performances. FLUX Krea Dev repose sur une architecture de transformateur à flux rectifié de 12 milliards de paramètres et vise des résultats plus photoréalistes, moins « reconnaissables comme IA », que le FLUX Dev standard.
Erreurs fréquentes
Oublier de terminer la machine après usage au lieu de simplement l'arrêter peut entraîner une facturation inattendue.
Essayer d'exécuter directement les fichiers de modèles depuis le dossier partagé au lieu de les copier d'abord sur le disque local (downloads) peut causer des problèmes de synchronisation.
Tenter de faire tourner un gros modèle sur un seul GPU sans vérifier ses besoins en VRAM entraîne des erreurs de mémoire.
Prochaines étapes
Une fois l'installation terminée, vous pouvez tester différents presets FLUX Krea et Wan 2.2 pour déterminer quelle combinaison de paramètres donne les meilleurs résultats pour vos projets.
Source et licence
Ce guide est adapté en français à partir des articles communautaires « How to Install and Use ComfyUI and SwarmUI on Massed Compute and RunPod », « Ultimate ComfyUI & SwarmUI on RunPod Tutorial » et « Wan 2.2 & FLUX Krea Full Tutorial », publiés par Furkan Gözükara sur Hugging Face sous licence Apache-2.0.
Sources
3 sourcesLes textes sources ne sont pas republiés ; les courtes citations sont signalées, le reste est notre propre résumé et commentaire.
Pour les utilisateurs intéressés par la visualisation et la production vidéo, mais ne disposant pas d'un GPU local puissant, la location de GPU cloud peut être un moyen pratique d'essayer des modèles comme FLUX Krea ou Wan 2.2 sans investir dans du matériel ; cette approche peut aussi représenter une option pour les petits bureaux et étudiants travaillant sur des présentations visuelles et des études conceptuelles. La facturation à l'heure peut être économique pour des essais ponctuels ou des projets uniques, mais les coûts peuvent vite augmenter en cas d'usage régulier.
Le processus d'installation impliquant des commandes terminal, une synchronisation de fichiers et une configuration GPU/backend, il existe une certaine courbe d'apprentissage pour les débutants complets. Néanmoins, combiné à des logiciels open source et gratuits (ComfyUI, SwarmUI), cela offre un environnement d'expérimentation à faible coût pour les utilisateurs en Turquie.
Questions fréquentes
Que sont ComfyUI et SwarmUI ?
ComfyUI est une interface open source basée sur des nœuds (node) pour la génération d'images et de vidéos avec des modèles de type Stable Diffusion ; SwarmUI est une couche intermédiaire qui utilise ComfyUI comme backend et facilite l'installation grâce à des presets prêts à l'emploi.
Combien de VRAM faut-il pour faire tourner Wan 2.2 ?
Le modèle TI2V-5B peut fonctionner avec une seule RTX 4090 (24 Go de VRAM recommandés), tandis que les modèles A14B à 14 milliards de paramètres nécessitent plusieurs GPU ou une ressource cloud.
Quelle est la différence entre RunPod et Massed Compute ?
Les deux plateformes proposent une location de GPU facturée à l'heure ; Massed Compute utilise le client ThinLinc pour l'accès au bureau distant, tandis que RunPod propose un accès via l'interface Jupyter Lab dans le navigateur.
