Comfy API クイックスタート

AIコーディングエージェントとcomfy-cliを使って、ローカルのComfyUI環境をビルドしてリリースし、マネージドエンドポイントとしてデプロイします。

エージェントから始める（推奨）

デプロイしたいローカルComfyUIインストールのフォルダーでコーディングエージェントを起動します。次のプロンプトを貼り付けてください:

Install or update comfy-cli, then read its Build and Deploy skills:

pip install -U comfy-cli
comfy skills show comfy-build
comfy skills show comfy-deploy

Use comfy-build to inspect this local ComfyUI install and package its models, custom nodes, and pinned dependencies into a Comfy API Build. Show me what will be included and create a Linux/NVIDIA release. Then use comfy-deploy to show the available GPU and region options, worker bounds, and current rates. Wait for my approval before creating a deployment. After approval, deploy it and explain how to run a workflow.

クイックスタート

ローカルインストールと、workflow_api.json として保存されたAPIフォーマットのワークフローが準備できている場合は、次のコマンドを使用します。

1. 初期化

   comfy build init --name "my-comfy-build" --models-dir ./models --custom-nodes-dir ./custom_nodes
   
2. プッシュしてリリースを作成

   Buildとそのアセットをプッシュし、利用可能なターゲットを確認してから、Linux/NVIDIAリリースが完了するのを待ちます:

   comfy build push
   comfy build refs build-targets
   comfy build release create --target linux/nvidia --watch
   
3. デプロイを開始

   カタログで利用可能なGPUとリージョンの組み合わせを確認し、GPU、リージョン、ワーカー上限のプレースホルダーを自分の設定に置き換えます:

   comfy deploy refs compute
   comfy deploy up --gpu <gpu> --region <region> --min <min-workers> --max <max-workers> --watch
   
4. ワークフローを実行

   comfy deploy up が出力したデプロイIDを --deployment に指定して使用します:

   comfy deploy run \
     --workflow workflow_api.json \
     --deployment <deployment-id> \
     --output-dir ./results
   

その他の開始方法

環境またはワークフローがすでにComfyデスクトップやワークフローファイルに存在する場合は、こちらを使用します。

Comfyデスクトップのスナップショット

デスクトップからスナップショットをエクスポートし、Buildウィザードにインポートします。

ワークフローJSONのインポート

保存済みのワークフローをBuildウィザードにインポートしてBuildを開始します。

次のステップ

Comfy ワークフロー

コミュニティが共有するComfyUIワークフローを閲覧できます。

アプリ

ComfyUIで作られたコミュニティアプリを探索できます。