AÇIK MODELLER / Yapay zekâ ile video üretimi
wan-gguf modelini bulut GPU'da çalıştır
wan-gguf, calcuis 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 GGUF ağırlıklarla çıkarım için çalışma belleği dahil yaklaşık 2 GB. Gerçek kullanım çözünürlüğe, toplu iş boyutuna ve bağlam uzunluğuna bağlı.
| GPU | Bellek | Saatlik | 10 saat | |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1650 | 4 GB | $0.13 | $1.30 | Kirala |
| GTX 1070 | 8 GB | $0.14 | $1.40 | Kirala |
| GTX 1660 | 6 GB | $0.14 | $1.40 | Kirala |
| RTX A2000 | 6 GB | $0.15 | $1.50 | Kirala |
| GTX 1070 Ti | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Kirala |
Kataloğumuzdan canlı başlangıç fiyatları. Makine çalıştığı sürece saniye bazında ödersin.
wan-gguf 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 "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download calcuis/wan-gguf --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000Neden 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
- wan-gguf ne kadar GPU belleği ister?
- Tahminimize göre çıkarım için yaklaşık 2 GB (130M parametre). Yüksek çözünürlük, uzun bağlam ya da büyük toplu iş daha fazlasını ister.
- wan-gguf çalıştırmak ne kadar tutar?
- GTX 1650 üzerinde saatlik $0.13'ten başlar, ödeme saniye bazında. On saat yaklaşık $1.30 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