ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Генерация видео с ИИ
Запустите FastH3-QAD-v2 на облачном GPU
FastH3-QAD-v2 — модель от FastVideo для задачи «Генерация видео с ИИ». Узнайте, сколько видеопамяти ей нужно, на какие GPU она помещается сегодня и сколько стоит запустить её самому, с посекундной оплатой.
GPU, на которые она помещается сегодня
По нашей оценке, около 35 ГБ для инференса с весами BF16, включая рабочую память. Реальный расход зависит от разрешения, размера батча и длины контекста.
| GPU | Память | В час | 10 часов | |
|---|---|---|---|---|
| Q RTX 8000 | 45 GB | $0.48 | $4.80 | Арендовать |
| CMP 170HX | 64 GB | $0.62 | $6.20 | Арендовать |
| A100 SXM4 | 80 GB | $0.72 | $7.20 | Арендовать |
| RTX A6000 | 48 GB | $0.72 | $7.20 | Арендовать |
| A100 PCIE | 40 GB | $0.74 | $7.40 | Арендовать |
Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.
Как запустить FastH3-QAD-v2
- 01
Арендуйте GPU
Выберите один из GPU выше. Оплата посекундная: остановили машину — оплата прекратилась.
- 02
Откройте терминал или Jupyter
Подключитесь по SSH или откройте Jupyter в браузере. PyTorch и CUDA уже готовы.
- 03
Скачайте и запустите модель
Выполните команды ниже. Веса загружаются прямо с Hugging Face на вашу машину.
pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download FastVideo/FastH3-QAD-v2 --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"Зачем запускать самому?
Облачные видеосервисы берут плату за ролик или за месяц и ставят вас в очередь. На своём GPU вы платите только за время работы, делаете сколько угодно роликов, а промпты и файлы остаются на вашей машине.
Вопросы
- Сколько видеопамяти нужно FastH3-QAD-v2?
- По нашей оценке, около 35 ГБ для инференса (14B параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
- Сколько стоит запуск FastH3-QAD-v2?
- От $0.48 в час на Q RTX 8000, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $4.80.
- Нужна ли подписка?
- Нет. Вы платите только за время работы машины из своего баланса в USD. Остановите её, когда закончите.
Попробуйте на своём GPU за несколько минут
Выберите GPU, откройте Jupyter или SSH и запустите любую открытую модель. Вы платите посекундно и можете остановить машину в любой момент; без подписки и платы за подключение.
- Посекундная оплата в USD
- PyTorch и CUDA готовы за минуты
- Арендуйте и через ChatGPT или Claude