【2026年版】VPSにDockerでComfyUIを動かす方法【GPU付きプラン】｜ConoHa L4・SSHトンネル構成

ConoHaのGPUサーバー（L4）で試す※ L4は60.5円/時から（4vCPU・2026年10月11日時点の公式）・利用には審査が必要な場合あり

「ローカルGPUのVRAMが足りずSDXLが動かない」「FLUXを試したいが手持ちのRTX 4060では厳しい」「電気代を気にせずレンダリングしたい」――そんな悩みはありませんか？

本記事を読むと、GPU付きVPSでComfyUIをDocker化して動かす手順、Docker Compose設定、SSHトンネル経由のセキュアなアクセス方法、そして各VPSプランのコスト比較まで一気通貫で理解できます。

なぜVPS＋Dockerで動かす？

ローカルインストールは依存関係が複雑になりがち。Dockerなら「環境隔離・再現性・破棄容易性」の3つを同時に手に入れられ、設定（docker-compose.yml）を持っていけば、別のマシンでもdocker compose upで同じ構成を作り直せます（モデルなどのデータは別に運びます）。さらにGPU付きVPSなら時間課金で気軽に試せるのが大きな魅力です。

どのGPU付きVPSを選ぶべき？

料金は各社公式の税込・2026年10月11日時点。ConoHaのGPUサーバーは利用に審査が必要な場合があります。ConoHaのH100は2026年4月1日で提供を終えました。さくらのV100（高火力 VRT）は2026年12月31日で新規作成の受付を終えます。さくらには、コンテナを実行した時間だけ秒単位で払う「高火力 DOK」（V100で57.6円/時）もありますが、VMにSSHで入ってDockerを動かすこの記事の形とは使い方が違います。

いちばん安いのはConoHaのL4（4vCPU・メモリ16GB）の60.5円/時で、24時間動かすと1,452円（60.5円×24時間）です。FLUX系が動くかは、VRAMだけでなくモデルの版と精度で変わります。当サイトの検証機（RTX 4070 Ti SUPER・VRAM 16GB）では、FLUX.2 [klein] 4Bが1024×1024で動きました（VRAM 16GBでローカル画像生成モデル4本を比べた記事）。L4の24GBなら、16GBに収まらないモデルも選択肢に入ります。

Docker＋NVIDIA Container Toolkitの構築手順は？

UbuntuサーバーでDocker EngineとNVIDIA Container Toolkitを入れ、NVIDIA公式の確認コマンドsudo docker run --rm --runtime=nvidia --gpus all ubuntu nvidia-smiでコンテナからGPUが見えれば準備完了です。ConoHaのGPUサーバーには、アプリケーションテンプレートにNVIDIA Container Toolkitもあります（公式の仕様）。

ComfyUIのdocker-compose.ymlはどう書く？

ここでは例として、AI-Dockが公開しているghcr.io/ai-dock/comfyui:latest-cudaを使います。modelsとoutputをホストにマウントしておけば、マウント先がイメージの保存先と合っている限り、コンテナを作り直してもデータが残ります。

このイメージのGitHubリポジトリの最終更新は2024年11月4日です。READMEでは、ComfyUIを自動で更新する参照先（COMFYUI_REF）の既定は最新のリリースと説明されています。マウント先のパスはイメージごとに違うので、使うイメージの説明で確かめてください。

services:
  comfyui:
    image: ghcr.io/ai-dock/comfyui:latest-cuda
    ports:
      - "127.0.0.1:8188:8188"
    deploy:
      resources:
        reservations:
          devices:
            - capabilities: [gpu]
    volumes:
      - ./models:/opt/ComfyUI/models
      - ./output:/opt/ComfyUI/output
      - ./custom_nodes:/opt/ComfyUI/custom_nodes
    restart: unless-stopped

portsを"8188:8188"とだけ書くと、Dockerはホストのすべてのアドレスに8188番を公開し、UFWの規則も通りません（Docker公式）。次の節のSSHトンネルで使うなら、上の例のように127.0.0.1に限って公開します。Docker公式は、28.0.0より前の版では同じネットワークの機器から127.0.0.1に公開したポートへ届く場合があると注意しているので、新しい版を使ってください。

ConoHa VPSでGPU環境を構築する※ L4は60.5円/時から（4vCPU・2026年10月11日時点の公式）・利用には審査が必要な場合あり

SSHトンネルで安全にアクセスする方法は？

ComfyUIのポート8188を全世界に公開するのは危険です。SSHポートフォワーディングでローカルPCにトンネルを張り、ブラウザでhttp://localhost:8188からアクセスするのが安全な構成です。

# ローカルマシンから実行
ssh -L 8188:localhost:8188 user@vps-ip-address

# ブラウザで以下にアクセス
http://localhost:8188

composeで8188番を127.0.0.1に限って公開していれば、公開先はVPS自身だけになり（Docker公式）、手元のPCからはSSHトンネル越しに使えます。Dockerが公開したポートはUFWの規則を通らないので、UFWだけに頼らず公開する範囲をcompose側で絞ってください。SSH自体の守り（鍵認証・fail2banなど）も忘れずに。

カスタムノード・LoRAを追加するには？

LoRAはホスト側の./models/lorasに、カスタムノードは./custom_nodesに置きます。カスタムノードは置いただけでは読み込まれず、ComfyUIの再起動が必要です（公式の手順は「ComfyUIを再起動してブラウザを更新」）。依存パッケージが要るノードは、コンテナの中でrequirements.txtを入れてから再起動します。

まとめ：ConoHaのGPUサーバーならVRAM 24GBが60.5円/時から

• VRAM 24GBのL4は、ConoHaの4vCPU構成が60.5円/時（2026年10月11日時点）
• Docker＋NVIDIA Container ToolkitでGPUパススルー
• イメージは例としてai-dock/comfyui:latest-cuda（マウント先は使うイメージの説明で確認）
• アクセスはSSHトンネルで安全に
• 時間課金で使った分だけ支払い

ConoHaのGPUサーバー（L4）を試す※ L4は60.5円/時から（4vCPU・2026年10月11日時点の公式）・利用には審査が必要な場合あり

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