MODELOS ABERTOS / Imagem para vídeo
Execute Pika-H3-Flex-NVFP4-FP4Attn-QAD em uma GPU na nuvem
Pika-H3-Flex-NVFP4-FP4Attn-QAD é um modelo de Imagem para vídeo da FastVideo. Veja quanta memória de GPU ele precisa, em quais GPUs cabe hoje e quanto custa executá-lo você mesmo, com cobrança por segundo.
GPUs em que cabe hoje
Nossa estimativa é de cerca de 35 GB para inferência com pesos BF16, incluindo a memória de trabalho. O uso real depende da resolução, do tamanho do lote e do comprimento do contexto.
| GPU | Memória | Por hora | 10 horas | |
|---|---|---|---|---|
| Q RTX 8000 | 45 GB | $0.54 | $5.40 | Alugar |
| A100 PCIE | 40 GB | $0.83 | $8.30 | Alugar |
| CMP 170HX | 64 GB | $0.85 | $8.50 | Alugar |
| RTX A6000 | 48 GB | $0.94 | $9.40 | Alugar |
| A100 SXM4 | 80 GB | $1.02 | $10.20 | Alugar |
Preços iniciais ao vivo do nosso catálogo. Você paga por segundo enquanto a máquina roda.
Como executar Pika-H3-Flex-NVFP4-FP4Attn-QAD
- 01
Alugue uma GPU
Escolha uma das GPUs acima. A cobrança é por segundo; pare a máquina e a cobrança para.
- 02
Abra um terminal ou o Jupyter
Conecte-se por SSH ou abra o Jupyter no navegador. PyTorch e CUDA já estão prontos.
- 03
Baixe e execute o modelo
Execute os comandos abaixo. Os pesos são baixados direto do Hugging Face para a sua máquina.
pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download FastVideo/Pika-H3-Flex-NVFP4-FP4Attn-QAD --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 que executar você mesmo?
Animar imagens em serviços hospedados consome créditos rapidamente. Uma GPU alugada não tem limite de créditos: você paga por segundo e testa quantas variações precisar.
Perguntas
- Quanta memória de GPU o Pika-H3-Flex-NVFP4-FP4Attn-QAD precisa?
- Pela nossa estimativa, cerca de 35 GB para inferência (14B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
- Quanto custa executar o Pika-H3-Flex-NVFP4-FP4Attn-QAD?
- A partir de $0.54 por hora em Q RTX 8000, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $5.40.
- Preciso de uma assinatura?
- Não. Você paga só pelo tempo em que a máquina roda, usando seu saldo em USD. Pare-a quando terminar.
Experimente na sua própria GPU em minutos
Escolha uma GPU, abra o Jupyter ou o SSH e execute qualquer modelo aberto. Você paga por segundo e pode parar quando quiser; sem assinatura nem taxa de ativação.
- Cobrança por segundo em USD
- PyTorch e CUDA prontos em minutos
- Alugue também pelo ChatGPT ou Claude