MODELOS ABIERTOS / Generación de video con IA
Ejecuta FastVideo-FastH3-8-Step-V2-FP8 en una GPU en la nube
FastVideo-FastH3-8-Step-V2-FP8 es un modelo de Generación de video con IA de FastVideo. Mira cuánta memoria de GPU necesita, en qué GPU cabe hoy y cuánto cuesta ejecutarlo tú mismo, con facturación por segundo.
GPU en las que cabe hoy
Nuestra estimación es de unos 44 GB para inferencia con pesos F8_E4M3, memoria de trabajo incluida. El uso real depende de la resolución, el tamaño de lote y la longitud de contexto.
| GPU | Memoria | Por hora | 10 horas | |
|---|---|---|---|---|
| Q RTX 8000 | 45 GB | $0.53 | $5.30 | Alquilar |
| CMP 170HX | 64 GB | $0.70 | $7.00 | Alquilar |
| A100 SXM4 | 80 GB | $0.75 | $7.50 | Alquilar |
| A40 | 45 GB | $0.87 | $8.70 | Alquilar |
| RTX A6000 | 48 GB | $0.94 | $9.40 | Alquilar |
Precios iniciales en vivo de nuestro catálogo. Pagas por segundo mientras la máquina funciona.
Cómo ejecutar FastVideo-FastH3-8-Step-V2-FP8
- 01
Alquila una GPU
Elige una de las GPU de arriba. La facturación es por segundo; detén la máquina y dejas de pagar.
- 02
Abre una terminal o Jupyter
Conéctate por SSH o abre Jupyter en tu navegador. PyTorch y CUDA están listos.
- 03
Descarga y ejecuta el modelo
Ejecuta los comandos de abajo. Los pesos se descargan directamente de Hugging Face a tu máquina.
pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download FastVideo/FastVideo-FastH3-8-Step-V2-FP8 --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"¿Por qué ejecutarlo tú mismo?
Las herramientas de video alojadas cobran por clip o por mes y te ponen en cola. En tu propia GPU solo pagas el tiempo de ejecución, creas tantos clips como quieras y tus prompts y archivos se quedan en tu máquina.
Preguntas
- ¿Cuánta memoria de GPU necesita FastVideo-FastH3-8-Step-V2-FP8?
- Según nuestra estimación, unos 44 GB para inferencia (35B parámetros). Más resolución, contexto más largo o lotes mayores necesitan más.
- ¿Cuánto cuesta ejecutar FastVideo-FastH3-8-Step-V2-FP8?
- Desde $0.53 por hora en Q RTX 8000, con facturación por segundo. Diez horas cuestan unos $5.30.
- ¿Necesito una suscripción?
- No. Solo pagas el tiempo que funciona tu máquina, desde tu saldo en USD. Detenla cuando termines.
Pruébalo en tu propia GPU en minutos
Elige una GPU, abre Jupyter o SSH y ejecuta cualquier modelo abierto. Pagas por segundo y puedes detenerla cuando quieras; sin suscripción ni cuota de alta.
- Facturación por segundo en USD
- PyTorch y CUDA listos en minutos
- Alquila también desde ChatGPT o Claude