# NVIDIA GPU sunucusuna ComfyUI'ı güvenli şekilde kurma

> ComfyUI'ı CUDA PyTorch ile bir Python sanal ortamına kurun, 127.0.0.1 üzerinde systemd servisi olarak çalıştırın, SSH tüneli veya parolalı Caddy ile erişin.

Zorluk: Orta\
Denendiği sistemler: Ubuntu 24.04 LTS, Ubuntu 26.04 LTS, Debian 13

ComfyUI, difüzyon modelleri için açık kaynaklı, node tabanlı bir arayüz ve motordur: bir grafikte node'ları birbirine bağlayarak görsel, video ve ses üretim hatları kurar, bunları iş akışı (workflow) olarak kaydeder ve GPU'nuzda çalıştırırsınız. Bu rehber ComfyUI'ı **resmi depodan, bir Python sanal ortamına** PyTorch'un CUDA derlemesiyle kurar, **kendi kullanıcısıyla bir systemd servisi** olarak çalıştırır ve ComfyUI'da **yerleşik kimlik doğrulaması olmadığı** için onu `127.0.0.1` üzerinde tutar. Ardından ona bir SSH tüneliyle veya **HTTPS ve parola kullanan Caddy** üzerinden erişir, modelleri ve ComfyUI-Manager'ı ekler, yedekleme, güncelleme ve sorun gidermeyi öğrenirsiniz.

> **Not**
>
> ComfyUI belgeleri resmi bir Docker imajı olmadığını ve topluluk imajlarının desteklenmediğini belirtir. Burada gösterilen elle kurulum, Linux sunucular için belgelenen yöntemdir.

## Ön koşullar

- Desteklenen bir NVIDIA GPU'ya sahip dedicated sunucu; [GPU sunucuları](/gpu-servers) sayfasına bakın.
- **Ubuntu 24.04 LTS** (Python 3.12), **Ubuntu 26.04 LTS** (Python 3.14) veya **Debian 13** (Python 3.13). Debian 12, ComfyUI README dosyasında listelenmeyen Python 3.11 ile geldiği için burada ele alınmaz.
- `sudo` yetkisi olan, root olmayan bir kullanıcı; [Yeni bir Linux sunucusunu güvenli hale getirin](/guides/secure-a-new-linux-server) ve [SSH anahtarlarını ayarlayın](/guides/ssh-keys) rehberlerine bakın.
- HTTPS üzerinden tarayıcı erişimi için: sunucuyu gösteren `comfy.example.com` gibi bir alan adı ve [Caddy ile reverse proxy](/guides/caddy-reverse-proxy) rehberine göre kurulmuş Caddy.

| Kaynak | En düşük (resmi) | Önerilen başlangıç |
|---|---|---|
| GPU | Kurduğunuz PyTorch CUDA derlemesini destekleyen sürücülü bir NVIDIA GPU (README cu130 kullanır) | Seçtiğiniz modelleri yüklü tutacak kadar VRAM'e sahip bir GPU |
| VRAM ve RAM | README: büyük açık modelleri 4 GB VRAM ve 8 GB RAM ile çalıştırabilir | Aktarılan ağırlıklar swap'a düşmesin diye 16 GB veya daha fazla RAM |
| Python | 3.13 çok iyi desteklenir, 3.12 yedek, 3.14 çalışır | Dağıtımın varsayılan Python 3 sürümü |
| Disk | Yayınlanmamış | 100 GB boş alan; checkpoint dosyaları çoğunlukla birkaç GB'tır |

Önerilen değerler ölçüm sonucu değil, temkinli bir başlangıç noktasıdır. README'deki düşük bellek değeri, ağırlıkların sistem RAM'ine aktarılmasına dayanır; daha büyük modeller ve daha yüksek çözünürlükler tam hızda çalışmak için daha fazla VRAM ister.

## Adım 1 — NVIDIA sürücüsünü kurun

Sürücüyü NVIDIA'nın sürücü kurulum rehberinde anlatıldığı gibi NVIDIA'nın ağ deposundan kurun. Debian'da rehber ayrıca `contrib` bileşenini ister ve bunu Debian 13'te artık bulunmayan `add-apt-repository` ile etkinleştirir; bu yüzden önce APT kaynaklarınızda `main` yanına `contrib` ekleyin (`/etc/apt/sources.list.d/debian.sources` içindeki `Components:` satırına veya `/etc/apt/sources.list` içindeki `deb` satırlarına):

**Ubuntu**

```bash
sudo apt update
sudo apt install linux-headers-$(uname -r)
distro=ubuntu$(. /etc/os-release && echo "$VERSION_ID" | tr -d .)
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$distro/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt update
sudo apt install nvidia-open
sudo reboot
```
**Debian**

```bash
sudo apt update
sudo apt install linux-headers-$(uname -r)
distro=debian$(. /etc/os-release && echo "$VERSION_ID")
wget https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/repos/$distro/x86_64/cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo dpkg -i cuda-keyring_1.1-1_all.deb
sudo apt update
sudo apt -V install nvidia-open
sudo reboot
```

Yeniden başlatmadan sonra `nvidia-smi` GPU'nuzu listelemelidir. Başlık satırı sürücünün desteklediği en yüksek CUDA sürümünü gösterir; README'deki PyTorch derlemesi (cu130), CUDA 13.0'ı destekleyen bir sürücü ister.

## Adım 2 — Servis kullanıcısını oluşturun ve sistem paketlerini kurun

ComfyUI root yetkisine ihtiyaç duymaz. Ev dizini kurulumu barındıran ayrı bir sistem kullanıcısı oluşturun ve Git ile Python sanal ortam desteğini kurun:

```bash
sudo apt install git python3 python3-venv python3-pip
sudo useradd --system --create-home --home-dir /opt/comfyui --shell /usr/sbin/nologin comfyui
```

`comfyui` kullanıcısının giriş kabuğu ve parolası yoktur. Komutları bu kullanıcıyla `sudo -u comfyui` aracılığıyla çalıştırırsınız; böylece oluşturduğu her dosyanın sahibi servis hesabı olur.

## Adım 3 — ComfyUI'ı ve PyTorch'u kurun

`comfyui` kullanıcısıyla bir kabuk açın, depoyu klonlayın, bir sanal ortam oluşturun ve PyTorch'u README'deki komutla, ardından ComfyUI gereksinimlerini kurun:

```bash
sudo -u comfyui -H bash
cd /opt/comfyui
git clone https://github.com/Comfy-Org/ComfyUI.git
python3 -m venv /opt/comfyui/venv
source /opt/comfyui/venv/bin/activate
pip install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.org/whl/cu130
cd ComfyUI
pip install -r requirements.txt
python -c "import torch; print(torch.__version__, torch.cuda.is_available())"
```

Son komut PyTorch sürümünü ve ardından `True` yazmalıdır. `False` yazıyorsa devam etmeden önce Sorun giderme bölümüne bakın. README'deki taşınabilir derlemeler NVIDIA 10 serisi ve daha eski GPU'lar için CUDA 12.6 kullanır; bu tür kartlarda PyTorch'u `cu130` yerine `cu126` dizininden kurun.

> **İpucu**
>
> ComfyUI README dosyası, kararlı sürüm etiketleri arasındaki commit'lerin kararsız olabileceği ve özel node'ları bozabileceği konusunda uyarır. Kararlı bir sürümde kalmak için `ComfyUI` klasöründe `git tag --sort=-v:refname | head -n 5` ile son etiketleri listeleyin ve gereksinimleri kurmadan önce en yeni sürümle `git checkout` çalıştırın.

## Adım 4 — SSH tüneli üzerinden ilk testi yapın

Sanal ortam etkinken hâlâ `comfyui` kabuğunda, ComfyUI'ı loopback adresinde başlatın. `--listen` varsayılan olarak `127.0.0.1`, `--port` ise `8188` değerini kullanır; bunları açıkça yazmak niyeti netleştirir:

```bash
python main.py --listen 127.0.0.1 --port 8188
```

Log, arayüzü nerede açacağınızı söyleyen bir satırla biter. Kendi bilgisayarınızdan sunucuya bir SSH tüneli açın ve tarayıcıda `http://localhost:8188` adresine gidin:

```bash
ssh -L 8188:127.0.0.1:8188 user@203.0.113.10
```

ComfyUI arayüzü tarayıcınızda açılır. Bir iş akışının çalışabilmesi için bir modele ihtiyacınız vardır (sonraki adım). Testi `Ctrl+C` ile durdurun ve `comfyui` kabuğundan `exit` ile çıkın.

## Adım 5 — Model ekleyin

ComfyUI modelleri `/opt/comfyui/ComfyUI/models` alt klasörlerinden okur. En yaygın olanlar:

| Klasör | İçerik |
|---|---|
| `models/checkpoints` | Tam model checkpoint dosyaları (`.safetensors`, `.ckpt`) |
| `models/diffusion_models` | Yeni iş akışlarının kullandığı ayrı difüzyon modeli ağırlıkları |
| `models/text_encoders`, `models/clip` | Metin kodlayıcılar |
| `models/vae` | VAE dosyaları |
| `models/loras` | LoRA adaptörleri |
| `models/controlnet` | ControlNet modelleri |
| `models/upscale_models` | Büyütme (upscale) modelleri |

Servisin okuyabilmesi için model dosyalarını `comfyui` kullanıcısıyla indirin; örneğin Hugging Face'teki modelin indirme bağlantısından `wget` ile:

```bash
sudo -u comfyui wget -P /opt/comfyui/ComfyUI/models/checkpoints https://huggingface.co/organisation/model/resolve/main/model.safetensors
```

Adresi istediğiniz modelin gerçek dosya bağlantısıyla değiştirin. `.safetensors` dosyalarını tercih edin: bu biçim yalnızca tensörleri saklar, eski `.ckpt` ve `.pt` dosyaları ise çalıştırılabilir kod içerebilen Python pickle dosyalarıdır. Modelleri başka bir diskte tutmak için `extra_model_paths.yaml.example` dosyasını `extra_model_paths.yaml` olarak kopyalayın, `base_path` ve klasör eşlemelerini ayarlayın ve ComfyUI'ı yeniden başlatın.

## Adım 6 — ComfyUI'ı systemd ile çalıştırın

`/etc/systemd/system/comfyui.service` dosyasını oluşturun:

```ini
[Unit]
Description=ComfyUI
After=network-online.target
Wants=network-online.target

[Service]
User=comfyui
Group=comfyui
WorkingDirectory=/opt/comfyui/ComfyUI
ExecStart=/opt/comfyui/venv/bin/python main.py --listen 127.0.0.1 --port 8188
Restart=on-failure
RestartSec=5

[Install]
WantedBy=multi-user.target
```

```bash
sudo systemctl daemon-reload
sudo systemctl enable --now comfyui
systemctl status comfyui --no-pager
curl -I http://127.0.0.1:8188
```

Servis `active (running)` durumundadır ve `curl` `HTTP/1.1 200 OK` döndürür. Logu `journalctl -u comfyui -f` ile izleyin. `--listen` seçeneğini asla adres olmadan veya `0.0.0.0` ile kullanmayın: tek başına bu seçenek ComfyUI'ın tüm IPv4 ve IPv6 adreslerinde (`0.0.0.0,::`) dinlemesine yol açar.

## Adım 7 — Caddy ile HTTPS ve parola ekleyin

Tarayıcıdan günlük kullanım için ComfyUI'ın önüne HTTP temel kimlik doğrulamalı Caddy koyun. Bir parola özeti (hash) üretin; `caddy hash-password` parolayı iki kez sorar ve bir bcrypt özeti yazar:

```bash
caddy hash-password
```

`/etc/caddy/Caddyfile` dosyasına kullanıcı adınızı ve özeti içeren bir site bloğu ekleyin. Caddy, arayüzün ilerleme güncellemeleri için kullandığı WebSocket bağlantısını ek ayar gerektirmeden iletir:

```caddyfile
comfy.example.com {
    basic_auth {
        admin $2a$14$replace-with-the-hash-from-caddy-hash-password
    }
    reverse_proxy 127.0.0.1:8188
}
```

Caddy'yi yeniden yükleyin ve yalnızca SSH ve web trafiğine izin verin:

```bash
sudo systemctl reload caddy
sudo ufw allow OpenSSH
sudo ufw allow 80/tcp
sudo ufw allow 443/tcp
sudo ufw enable
```

`https://comfy.example.com` adresini açın, kullanıcı adını ve parolayı girin ve bir iş akışı çalıştırın. Uzun ve benzersiz bir parola kullanın: bu ekrandan geçen herkes ComfyUI üzerinde tam denetime sahiptir.

> **Tehlike**
>
> 8188 portunu asla doğrudan internete açmayın. ComfyUI'da kimlik doğrulaması yoktur; ona ulaşan herkes GPU'nuzda iş akışı çalıştırabilir ve Manager etkinse sunucunuzda çalışacak kod kurabilir.

## Adım 8 — ComfyUI-Manager'ı etkinleştirin ve özel node'ları dikkatle kurun

ComfyUI-Manager, özel node'ları arayüzden kurar, günceller ve kaldırır. Güncel ComfyUI sürümleri onu `manager_requirements.txt` içinde listelenen bir Python paketi olarak sunar ve `--enable-manager` seçeneğiyle etkinleştirir:

```bash
sudo -u comfyui /opt/comfyui/venv/bin/pip install -r /opt/comfyui/ComfyUI/manager_requirements.txt
```

Ardından `comfyui.service` içindeki `ExecStart` satırının sonuna `--enable-manager` ekleyin ve `sudo systemctl daemon-reload && sudo systemctl restart comfyui` çalıştırın. Arayüzde bir **Manager** düğmesi belirir.

Özel node'lar, `comfyui` kullanıcısıyla ve bu kullanıcının okuyabildiği her şeye erişimle çalışan Python kodudur. ComfyUI belgeleri kötü amaçlı eklentilerin özel node'ları istismar edebileceği konusunda uyarır; yalnızca güvenilir ve yaygın kullanılan geliştiricilerin node'larını kurun ve kurmadan önce bir node'un ne yaptığını anlayın. ComfyUI-Manager'ın kullanıcı dizini altındaki `config.ini` dosyasında bir `security_level` ayarı (`strong`, `normal`, `normal-`, `weak`) vardır ve loopback dışı adreslerde dinlerken Git adreslerinden ve pip ile kurulumu reddeder. Bu kısıtlamalar ComfyUI'ın dinleme adresine bağlı olduğundan ve ComfyUI burada `127.0.0.1` üzerinde dinlediğinden, Caddy üzerinden gelen kullanıcılara uygulanmazlar; bu da siteyi güçlü bir parolayla korumak için bir neden daha. Node kurduktan sonra logda `import failed` mesajlarını kontrol edin.

## Yedekleme ve geri yükleme

ComfyUI'ın durumu `/opt/comfyui/ComfyUI` altındaki birkaç klasörde tutulur: `user` (ayarlar ve arayüzde kaydettiğiniz iş akışları), `custom_nodes`, `input` ve `output`. Modeller büyüktür ve çoğunlukla yeniden indirilebilir; bu yüzden onları ayrı ve sıkıştırmadan arşivleyin:

```bash
sudo mkdir -p /opt/backups
sudo systemctl stop comfyui
sudo tar czf /opt/backups/comfyui-$(date +%F).tar.gz -C /opt/comfyui/ComfyUI user custom_nodes input output
sudo tar cf /opt/backups/comfyui-models-$(date +%F).tar -C /opt/comfyui/ComfyUI models
sudo systemctl start comfyui
```

`extra_model_paths.yaml` dosyası oluşturduysanız onu ilk arşive ekleyin. Geri yüklemek için ComfyUI'ı 2. ve 3. adımlarla kurun, arşivleri `/opt/comfyui/ComfyUI` içine açın, sahipliği düzeltin ve özel node'larınızın Python gereksinimlerini yeniden kurun:

```bash
sudo tar xzf /opt/backups/comfyui-YYYY-MM-DD.tar.gz -C /opt/comfyui/ComfyUI
sudo tar xf /opt/backups/comfyui-models-YYYY-MM-DD.tar -C /opt/comfyui/ComfyUI
sudo chown -R comfyui:comfyui /opt/comfyui
for f in /opt/comfyui/ComfyUI/custom_nodes/*/requirements.txt; do sudo -u comfyui /opt/comfyui/venv/bin/pip install -r "$f"; done
sudo systemctl restart comfyui
```

Yedekleri, özellikle iş akışlarınızı, sunucunun dışına da kopyalayın.

## ComfyUI'ı güncelleme

ComfyUI sürümler sayfasındaki sürüm notlarını okuyun ve önce yedek alın. Belgelenen güncelleme yöntemi, kurulum klasöründe `git pull` ve ardından ComfyUI sanal ortamı içinde `pip install -r requirements.txt` çalıştırmaktır:

```bash
sudo systemctl stop comfyui
sudo -u comfyui git -C /opt/comfyui/ComfyUI pull
sudo -u comfyui /opt/comfyui/venv/bin/pip install -r /opt/comfyui/ComfyUI/requirements.txt
sudo -u comfyui /opt/comfyui/venv/bin/pip install -r /opt/comfyui/ComfyUI/manager_requirements.txt
sudo systemctl start comfyui
```

Manager'ı etkinleştirmediyseniz `manager_requirements.txt` satırını atlayın. 3. adımda bir sürüm etiketine geçtiyseniz `git pull` yerine `git -C /opt/comfyui/ComfyUI fetch --tags` çalıştırıp yeni etikete geçin. Ardından özel node'ları Manager'dan güncelleyin ve logda içe aktarma hatalarını kontrol edin.

## Sorun giderme

### Torch not compiled with CUDA enabled

Kurulu PyTorch derlemesinde CUDA desteği yok. README'deki çözüm PyTorch'u kaldırıp CUDA derlemesini yeniden kurmaktır: `sudo -u comfyui /opt/comfyui/venv/bin/pip uninstall torch` çalıştırın ve 3. adımdaki `pip install torch torchvision torchaudio` komutunu tekrarlayın.

### torch.cuda.is_available() False döndürüyor

Önce `nvidia-smi` komutunu kontrol edin. Hata veriyorsa sürücüyü düzeltip sunucuyu yeniden başlatın. Çalışıyor ama başlığında 13.0'dan düşük bir CUDA sürümü görünüyorsa sürücü cu130 derlemesi için eskidir: sürücüyü NVIDIA deposundan güncelleyin ya da PyTorch'u uygun, daha eski CUDA dizininden kurun.

### CUDA out of memory

Model, çözünürlük veya toplu iş (batch) boyutu boştaki VRAM'den fazlasını istiyor. Çözünürlüğü veya batch boyutunu düşürün, daha küçük ya da nicemlenmiş bir model kullanın ve başka bir sürecin GPU belleğini tutmadığından emin olun (`nvidia-smi`). ComfyUI çok küçük GPU'lar için `--novram` seçeneğini de sunar; `--lowvram` ise ComfyUI'ın dinamik VRAM yönetimi etkinken etkisizdir. Bu tür seçenekleri `ExecStart` satırına ekleyip servisi yeniden başlatın.

### Bir özel node import failed hatası veriyor

Python bağımlılıkları eksik veya çakışıyor. Hatayı `journalctl -u comfyui` içinde okuyun, node'un `requirements.txt` dosyasını `comfyui` kullanıcısıyla sanal ortama kurun ya da node klasörünü kaldırın. Bir kez `--disable-all-custom-nodes` ile başlatmak, çökmeye bir özel node'un yol açıp açmadığını gösterir.

### Tarayıcı sürekli parola soruyor veya boş sayfa gösteriyor

Caddyfile içindeki özeti kontrol edin (düz parola değil, `caddy hash-password` çıktısı olmalıdır) ve `sudo systemctl reload caddy` çalıştırın. Sayfa açılıyor ama ilerleme hiç güncellenmiyorsa proxy'yi devre dışı bırakmak için tünel üzerinden `http://localhost:8188` adresini test edin ve hatalar için `journalctl -u caddy` çıktısını okuyun.

## Sonraki adımlar

- ComfyUI'ın yanında [Ollama](/guides/install-ollama) veya [vLLM](/guides/install-vllm) ile dil modelleri sunun.
- Aynı GPU üzerinde [JupyterLab](/guides/install-jupyterlab) ile notebook denemeleri yapın.
- Donanımı [ComfyUI hosting](/comfyui-hosting) ve [GPU sunucuları](/gpu-servers) sayfalarında seçin.
- İş akışları, node'lar ve modeller için https://docs.comfy.org adresindeki resmi belgeleri okuyun.

## Sık sorulan sorular

### ComfyUI'ın girişi veya parolası var mı?

Hayır. ComfyUI'da yerleşik kimlik doğrulaması yoktur; portuna ulaşan herkes iş akışı çalıştırabilir ve Manager ile kod kurabilir. Onu 127.0.0.1 üzerinde tutun ve SSH tüneli ya da basic_auth kullanan Caddy gibi parolalı bir reverse proxy kullanın.

### Resmi bir ComfyUI Docker imajı var mı?

Hayır. ComfyUI belgeleri resmi bir Docker imajı olmadığını ve topluluk imajlarının desteklenmediğini belirtir. Bu rehber, belgelenen Python sanal ortamı içinde elle kurulum yöntemini kullanır.

### Özel node'ları kurmak güvenli mi?

Özel node'lar, ComfyUI servisinin yetkileriyle çalışan Python kodudur. Belgeler kötü amaçlı eklentilerin bunları istismar edebileceği konusunda uyarır; yalnızca güvenilir ve yaygın kullanılan geliştiricilerin node'larını kurun ve kurmadan önce ne yaptığını okuyun.

### ComfyUI ne kadar GPU belleği ister?

ComfyUI README dosyası, ağırlıkları başka belleğe aktararak büyük açık modelleri 4 GB VRAM ve 8 GB RAM ile çalıştırabildiğini belirtir. Daha fazla VRAM modellerin GPU'da kalmasını sağlar; kullanacağınız modelin gereksinimlerini ayrıca kontrol edin.

### Hangi Python sürümünü kullanmalıyım?

README'ye göre Python 3.13 çok iyi desteklenir, özel node bağımlılıkları sorun çıkarırsa 3.12 yedek seçenektir, 3.14 ise bazı özel node sorunlarıyla birlikte çalışır. Ubuntu 24.04 3.12, Debian 13 3.13, Ubuntu 26.04 ise 3.14 ile gelir.

---

Kaynak: <https://hyperdc.com/tr/guides/tutorials/install-comfyui>\
Son güncelleme: 2026-10-09