AÇIK MODELLER / Yapay zekâ ile video üretimi
Microverse-Redmond-WAN2-T2V-14B modelini bulut GPU'da çalıştır
Microverse-Redmond-WAN2-T2V-14B, artificialguybr tarafından geliştirilen bir Yapay zekâ ile video üretimi modeli. Ne kadar GPU belleği istediğini, bugün hangi GPU'lara sığdığını ve kendin çalıştırmanın maliyetini gör; ödeme saniye bazında.
Bugün sığdığı GPU'lar
Tahminimiz BF16 ağırlıklarla çıkarım için çalışma belleği dahil yaklaşık 35 GB. Gerçek kullanım çözünürlüğe, toplu iş boyutuna ve bağlam uzunluğuna bağlı.
| GPU | Bellek | Saatlik | 10 saat | |
|---|---|---|---|---|
| Q RTX 8000 | 45 GB | $0.46 | $4.60 | Kirala |
| CMP 170HX | 64 GB | $0.62 | $6.20 | Kirala |
| A100 SXM4 | 80 GB | $0.72 | $7.20 | Kirala |
| RTX A6000 | 48 GB | $0.72 | $7.20 | Kirala |
| L40S | 45 GB | $0.75 | $7.50 | Kirala |
Kataloğumuzdan canlı başlangıç fiyatları. Makine çalıştığı sürece saniye bazında ödersin.
Microverse-Redmond-WAN2-T2V-14B nasıl çalıştırılır
- 01
GPU kirala
Yukarıdaki GPU'lardan birini seç. Ödeme saniye bazında; makineyi durdurunca ödeme de durur.
- 02
Terminali ya da Jupyter'i aç
SSH ile bağlan ya da Jupyter'i tarayıcında aç. PyTorch ve CUDA hazır.
- 03
Modeli indir ve çalıştır
Aşağıdaki komutları çalıştır. Ağırlıklar doğrudan Hugging Face'ten makinene iner.
pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download artificialguybr/Microverse-Redmond-WAN2-T2V-14B --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"Neden kendin çalıştırmalısın?
Hazır video araçları klip ya da ay başına ücret alır ve seni sıraya koyar. Kendi GPU'nda yalnız çalıştığı süreyi ödersin, istediğin kadar klip üretirsin; istemlerin ve dosyaların makinende kalır.
Sorular
- Microverse-Redmond-WAN2-T2V-14B ne kadar GPU belleği ister?
- Tahminimize göre çıkarım için yaklaşık 35 GB (14B parametre). Yüksek çözünürlük, uzun bağlam ya da büyük toplu iş daha fazlasını ister.
- Microverse-Redmond-WAN2-T2V-14B çalıştırmak ne kadar tutar?
- Q RTX 8000 üzerinde saatlik $0.46'ten başlar, ödeme saniye bazında. On saat yaklaşık $4.60 tutar.
- Abonelik gerekir mi?
- Hayır. Yalnız makinenin çalıştığı süreyi USD bakiyenden ödersin. İşin bitince durdur.
Kendi GPU'nda dakikalar içinde dene
Bir GPU seç, Jupyter'i ya da SSH'yi aç ve istediğin açık modeli çalıştır. Saniye bazında ödersin, istediğin an durdurursun; abonelik ve kurulum ücreti yok.
- USD ile saniye bazında ödeme
- PyTorch ve CUDA dakikalar içinde hazır
- ChatGPT ya da Claude'dan da kiralayabilirsin