Kısaca
- ComfyUI, Stable Diffusion tabanlı görsel/video üretimi için düğüm (node) tabanlı açık kaynaklı bir arayüzdür.
- SwarmUI, ComfyUI'yi arka uç (backend) olarak kullanan, hazır ön ayarlarla (preset) daha kolay kurulum sunan bir ara yüzdür.
- RunPod ve Massed Compute üzerinde RTX Pro 6000, H100 ve A100 gibi GPU'lar saatlik kiralanabilir; çoklu GPU ile paralel üretim mümkündür.
- Wan 2.2'nin TI2V-5B modeli tek bir RTX 4090 (24GB VRAM önerilir) ile çalışırken, 14 milyar parametreli A14B modelleri çoklu GPU veya bulut gerektirir.
Yüksek çözünürlüklü görsel veya video üretimi için FLUX Krea, Wan 2.2 gibi açık kaynaklı yapay zekâ modellerini denemek isteyen ama yeterli VRAM'e sahip bir ekran kartı bulunmayanlar için bulut GPU hizmetleri pratik bir çözüm sunuyor. Bu rehber, ComfyUI ve SwarmUI arayüzlerini RunPod ve Massed Compute platformlarında nasıl kurup çalıştıracağınızı, SECourses eğitmeni Furkan Gözükara'nın yayımladığı açık lisanslı (Apache-2.0) tutorial'lara dayanarak adım adım anlatıyor.
Neler öğreneceksiniz
Bu rehberin sonunda bir bulut GPU makinesine bağlanmayı, ComfyUI ve SwarmUI'yi kurmayı, gerekli AI modellerini indirmeyi, çoklu GPU ile paralel üretim yapmayı ve işiniz bittiğinde faturalanmayı durdurmayı öğreneceksiniz.
Gereksinimler
RunPod veya Massed Compute hesabı ve bakiyesi (saatlik ücretlendirme; örneğin RTX Pro 6000 96GB için saatlik yaklaşık 1,47 dolar, 2x A100 konfigürasyonu için yaklaşık 1,80 dolar gibi fiyatlar görülmüştür; güncel fiyatlar platformlarda değişebilir).
ComfyUI kurulum paketi (sık güncellenen bir sürüm; kaynaklarda 57. sürüm örnek verilmiştir) ve SwarmUI kurulum/model indirici paketi (örnekte 89. sürüm).
Uzak masaüstü bağlantısı için Massed Compute kullanıyorsanız ThinLinc istemcisi; RunPod'da ise tarayıcı üzerinden Jupyter Lab arayüzü yeterlidir.
Üretmek istediğiniz modele göre yeterli VRAM: Wan 2.2'nin TI2V-5B modeli tek bir RTX 4090 (24GB VRAM önerilir) ile çalışabilirken, 14 milyar parametreli T2V-A14B ve I2V-A14B modelleri çoklu GPU veya bulut kaynağı gerektirir.
Adım adım kurulum
Hesap açın ve bakiye yükleyin. RunPod veya Massed Compute'ta kayıt olduktan sonra faturalandırma bölümünden bakiye tanımlayın.
GPU seçin. Massed Compute'ta RTX Pro 6000 Blackwell veya L40S gibi seçenekler bulunur; birden fazla GPU'yu aynı anda kullanmak isterseniz çift GPU'lu bir makine seçebilirsiniz.
Makineyi başlatın ve bağlanın. Massed Compute'ta ThinLinc istemcisiyle, RunPod'da ise doğrudan tarayıcı tabanlı arayüzle uzak makineye erişilir. Massed Compute'ta yerel klasör paylaşımını (clipboard ve drive senkronizasyonu) etkinleştirmek, dosya aktarımını kolaylaştırır.
Kurulum dosyalarını yükleyin. ComfyUI ve SwarmUI kurulum paketlerini uzak makineye aktarıp arşivden çıkarın.
ComfyUI'yi kurun. Kurulum talimatları dosyasındaki komutu terminalde çalıştırarak ComfyUI'yi yükleyin.
SwarmUI'yi güncelleyin veya kurun. Massed Compute imajlarında SwarmUI genellikle önceden yüklü gelir; güncelleme betiğini çalıştırmak yeterlidir. RunPod'da ise sıfırdan kurulum yapılır.
Modelleri indirin. SwarmUI'nin model indirici aracı ile FLUX, FLUX Krea veya Wan 2.2 gibi modelleri ve gerekli dosyaları (örneğin VAE ve metin kodlayıcı ağırlıkları) indirin.
Ön ayarları (preset) içe aktarın. Hazır preset paketleri, parametreleri manuel ayarlamadan hızlı başlangıç yapmanızı sağlar.
Çoklu GPU arka uçlarını yapılandırın. SwarmUI'de her GPU için ayrı bir backend tanımlayarak paralel üretim yapabilirsiniz; Sage Attention gibi hızlandırma seçenekleri de bu aşamada etkinleştirilebilir.
Üretimi başlatın ve dosyaları indirin. Görsel veya video üretimini başlattıktan sonra çıktıları paylaşılan klasör (Massed Compute) ya da çalışma alanı (RunPod) üzerinden bilgisayarınıza aktarabilirsiniz.
Makineyi kapatın. Massed Compute'ta makineyi silmek, RunPod'da ise pod'u durdurmak (stop) yerine sonlandırmak (terminate), gereksiz faturalandırmayı önler.
Hangi model hangi donanıma uygun
Wan 2.2 birden fazla model varyantıyla sunulur. TI2V-5B modeli metinden videoya ve görüntüden videoya üretim yapabilir ve tek bir tüketici GPU'suyla (RTX 4090, 24GB VRAM önerilir) çalışabilir. 14 milyar aktif parametreli T2V-A14B ve I2V-A14B modelleri ise Mixture-of-Experts mimarisi kullanır ve en iyi performans için çoklu GPU (8 GPU'ya kadar) ya da bulut hizmeti gerektirir. FLUX Krea Dev, 12 milyar parametreli rektifiye akış transformatörü mimarisine sahiptir ve standart FLUX Dev'e göre daha fotogerçekçi, daha az "yapay zekâ görünümlü" sonuçlar üretmeyi hedefler.
Sık yapılan hatalar
Makineyi işiniz bittikten sonra sadece durdurmak yerine sonlandırmayı unutmak, beklenmedik faturalara yol açabilir.
Model dosyalarını doğrudan paylaşılan klasörden çalıştırmaya çalışmak yerine önce yerel diske (downloads) kopyalamadan işlem yapmak senkronizasyon sorunlarına neden olabilir.
Seçilen modelin VRAM gereksinimini kontrol etmeden büyük bir modeli tek GPU'da çalıştırmaya çalışmak, bellek hatalarına yol açar.
Sonraki adımlar
Kurulum tamamlandıktan sonra farklı FLUX Krea ve Wan 2.2 ön ayarlarını deneyerek hangi parametre kombinasyonunun kendi projeleriniz için en iyi sonucu verdiğini test edebilirsiniz.
Kaynak ve lisans
Bu rehber, Furkan Gözükara tarafından Hugging Face üzerinde Apache-2.0 lisansıyla yayımlanan "How to Install and Use ComfyUI and SwarmUI on Massed Compute and RunPod", "Ultimate ComfyUI & SwarmUI on RunPod Tutorial" ve "Wan 2.2 & FLUX Krea Full Tutorial" başlıklı topluluk makalelerinden Türkçeye uyarlanmıştır.
Sık sorulan sorular
ComfyUI ve SwarmUI nedir?
ComfyUI, Stable Diffusion tabanlı görsel ve video üretimi için düğüm (node) tabanlı açık kaynaklı bir arayüzdür; SwarmUI ise ComfyUI'yi arka uç olarak kullanan, hazır ön ayarlarla kurulumu kolaylaştıran bir ara katmandır.
Wan 2.2'yi çalıştırmak için ne kadar VRAM gerekir?
TI2V-5B modeli tek bir RTX 4090 (24GB VRAM önerilir) ile çalışabilirken, 14 milyar parametreli A14B modelleri çoklu GPU veya bulut kaynağı gerektirir.
RunPod ile Massed Compute arasındaki fark nedir?
Her iki platform da saatlik ücretlendirmeli GPU kiralama sunar; Massed Compute uzak masaüstü erişimi için ThinLinc istemcisi kullanırken, RunPod tarayıcı tabanlı Jupyter Lab arayüzü üzerinden erişim sağlar.
Kaynaklar
3 kaynakKaynak metinler yeniden yayımlanmaz; kısa alıntılar tırnak içinde verilir, geri kalanı özgün özet ve yorumdur.
Güçlü yerel GPU'ya sahip olmayan, görselleştirme ve video üretimiyle ilgilenen kullanıcılar için bulut GPU kiralama, FLUX Krea veya Wan 2.2 gibi modelleri donanıma yatırım yapmadan denemek açısından pratik bir yol olabilir; bu yaklaşım görsel sunum ve konsept çalışmalarıyla uğraşan küçük ofisler ve öğrenciler için de bir seçenek oluşturabilir. Saatlik ücretlendirme modeli, kısa süreli denemeler veya tek seferlik projeler için bütçe dostu olabilir, ancak düzenli kullanımda maliyetler hızla artabilir.
Kurulum süreci terminal komutları, dosya senkronizasyonu ve GPU/backend yapılandırması gibi teknik adımlar içerdiğinden, tamamen yeni başlayanlar için bir miktar öğrenme eğrisi var. Yine de açık kaynaklı ve ücretsiz yazılım (ComfyUI, SwarmUI) ile birleştiğinde, Türkiye'deki kullanıcılar için düşük maliyetli bir deney ortamı sunuyor.
Yorumlar 0