ローカルPCでAIを使い始めるとき、Dockerの設定やGPUドライバの依存関係の解決に時間がかかるケースがあります。ワークステーションメーカーのPuget Systemsが公開した「Puget Systems Docker App Packs」は、1行のコマンドを実行するだけで生成AIや大規模言語モデルの実行環境を自動構築できるオープンソースのセットアップツールです。「ComfyUI」による画像生成から、チーム向けのローカルLLMサーバーまで、用途に応じた複数の環境テンプレートを選ぶだけで、すぐにAIワークフローを開始できます。

Puget-Systems/puget-docker-app-packs: Puget Systems App Pack is Designed to Get AI & Data Scientists

https://github.com/Puget-Systems/puget-docker-app-packs

◆最低条件

・x86_64システムでDockerが利用可能

・Ubuntu 24.04推奨

・WSL2も可能

◆推奨条件

・NVIDIA GPU 8GB以上

・CUDA 12.6以上

◆インストール手順

今回はNVIDIAのGPUを搭載したWindows 11上でUbuntuがセットアップされたWSL2にインストールします。以下のコマンドを実行。


curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/Puget-Systems/puget-docker-app-pack/main/setup.sh -o setup.sh && bash setup.sh


インストーラーが起動し環境の確認後「NVIDIA Container Toolkit」のインストールを行うかどうかの質問には「Y」と回答。


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Puget Systems Docker App Pack - Universal Installer
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[Preflight] Checking dependencies...
Docker found.
Docker Compose found

NVIDIA Driver found: 595.79 (NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER)
Would you like to install NVIDIA Container Toolkit now? (Y/n): Y
Installing NVIDIA Container Toolkit...


どのような環境を構築するかを選択します。今回は「comfy_ui」を選択。


[Step 1] Select Application Flavor
Different flavors are optimized for different use cases:
--------------------------------------------------------
1 comfy_ui
2 docker-base
3 personal_llm
4 team_llm
Select a flavor (enter number): 1
Selected Flavor: comfy_ui


インストールするディレクトリ名を指定します。デフォルトの「comfy_ui」のままでよいため、Enterキーを押します。


[Step 2] Configuration
Enter installation directory name [comfy_ui]:


インストールが完了すると以下のメッセージが表示されます。


Success! Application installed to 'comfy_ui'.


次に利用するモデルを選択します。今回は「SDXL Turbo (FP16)」を選択。


GPU Configuration:
Found 1x NVIDIA GeForce RTX 2060 SUPER (8 GB each, 8 GB total)

Select a model for your workflow. More models are available inside
ComfyUI via the Manager extension and built-in templates.

-- Pro Image (Extreme detail, production quality) --
1) Flux.2 Dev (FP8) - Requires ~16 GB VRAM
2) Flux.1 Dev - Requires ~16 GB VRAM
3) HiDream I1 Dev (FP8) - Requires ~16 GB VRAM

-- Standard Image (Fast iterations, good quality) --
4) Flux.2 Klein (4B) - 1-2s on 50-series (~8 GB) [Recommended]
5) Flux.1 Schnell - Fast Flux generation (~12 GB)
6) SDXL Turbo (FP16) - Fastest SDXL, real-time (~3 GB)
7) SD 3.5 Medium - Latest SD3 arch (~5 GB)
8) Z-Image Turbo - Fast, high quality (~16 GB)

-- Pro Video --
9) LTX-Video 2B - Best open-source video (~4 GB)

10) Skip - Download models from ComfyUI Manager

Select [1-10]: 6
Downloading SDXL Turbo (FP16)...


モデルのダウンロードが完了したら、コンテナをビルドして起動するかの質問に「Y」と回答。


[Step 5] Launch
Would you like to build and start the container now? (Y/n): Y


コンテナのビルドが完了するとコンテナが起動し、アクセス用のURLが表示されます。


Container started successfully!

Access ComfyUI at:
Local: http://localhost:8188
Network: http://[IP_ADDRESS]:8188


ブラウザを起動し「http://localhost:8188」にアクセスすると、ComfyUIが起動しました。



テンプレートの検索ウィンドウを開き「sdxl」と入力し「SDXLターボ」をクリック。



サンプルのプロンプトが入力されているのでそのまま「実行する」をクリック。



テスト画像が作成されます。



「画像生成AIをPCで簡単に実行できる『ComfyUI』のインストール手順＆最初の画像を生成するまでの手順まとめ」では多くの手順が必要でしたが、Puget Systems Docker App Packsではワンコマンドでセットアップが完了するので、「手順が複雑で諦めた」「途中でエラーが発生し挫折した」という人もこの方法ならすぐに使い始めることができます。