نماذج مفتوحة / تحرير الصور وتكبيرها
شغّل nafnet-sidd-GGUF على GPU سحابية
nafnet-sidd-GGUF نموذج تحرير الصور وتكبيرها من cstr. اعرف كم يحتاج من ذاكرة GPU، وعلى أي وحدات GPU يعمل اليوم، وكم تكلفة تشغيله بنفسك مع الدفع بالثانية.
وحدات GPU التي يعمل عليها اليوم
تقديرنا نحو 2 غيغابايت للاستدلال بأوزان GGUF، بما في ذلك ذاكرة العمل. الاستهلاك الفعلي يعتمد على الدقة وحجم الدفعة وطول السياق.
| GPU | الذاكرة | بالساعة | 10 ساعات | |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1650 | 4 GB | $0.13 | $1.30 | استئجار |
| GTX 1070 | 8 GB | $0.14 | $1.40 | استئجار |
| GTX 1660 | 6 GB | $0.14 | $1.40 | استئجار |
| GTX 1660 S | 6 GB | $0.14 | $1.40 | استئجار |
| RTX A2000 | 6 GB | $0.15 | $1.50 | استئجار |
أسعار بداية مباشرة من الكتالوج. تدفع بالثانية ما دام الجهاز يعمل.
كيف تشغّل nafnet-sidd-GGUF
- 01
استأجر GPU
اختر إحدى وحدات GPU أعلاه. الدفع بالثانية؛ أوقف الجهاز فيتوقف الدفع.
- 02
افتح الطرفية أو Jupyter
اتصل عبر SSH أو افتح Jupyter في متصفحك. PyTorch وCUDA جاهزان.
- 03
نزّل النموذج وشغّله
نفّذ الأوامر أدناه. تُنزَّل الأوزان مباشرة من Hugging Face إلى جهازك.
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download cstr/nafnet-sidd-GGUF --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000لماذا تشغّله بنفسك؟
التحرير والتكبير على دفعات مهام ثقيلة. تنجزها GPU السحابية بسرعة ويتوقف الدفع بانتهاء العمل.
أسئلة
- كم يحتاج nafnet-sidd-GGUF من ذاكرة GPU؟
- وفق تقديرنا نحو 2 غيغابايت للاستدلال (0M معامل). الدقة الأعلى أو السياق الأطول أو الدفعات الأكبر تحتاج أكثر.
- كم تكلفة تشغيل nafnet-sidd-GGUF؟
- ابتداءً من $0.13 في الساعة على GTX 1650، مع الدفع بالثانية. عشر ساعات تكلف نحو $1.30.
- هل أحتاج إلى اشتراك؟
- لا. تدفع فقط مقابل وقت تشغيل جهازك من رصيدك بالدولار الأمريكي. أوقفه عندما تنتهي.
جرّبه على GPU خاصة بك خلال دقائق
اختر GPU، وافتح Jupyter أو SSH، وشغّل أي نموذج مفتوح. تدفع بالثانية ويمكنك الإيقاف في أي وقت؛ بلا اشتراك ولا رسوم إعداد.
- دفع بالثانية بالدولار الأمريكي
- PyTorch وCUDA جاهزان خلال دقائق
- استأجر أيضًا من ChatGPT أو Claude