corehu
استأجر GPU

نماذج مفتوحة / توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي

شغّل crush-smol-v0 على GPU سحابية

crush-smol-v0 نموذج توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي من finetrainers. اعرف كم يحتاج من ذاكرة GPU، وعلى أي وحدات GPU يعمل اليوم، وكم تكلفة تشغيله بنفسك مع الدفع بالثانية.

استأجر RTX A4000 ابتداءً من $0.19/ساعة
المعاملات
5.6B
ذاكرة GPU المطلوبة
≈ 15 GB
الترخيص
—
التنزيلات
151
حُدّث في 27‏/01‏/2025

وحدات GPU التي يعمل عليها اليوم

تقديرنا نحو 15 غيغابايت للاستدلال بأوزان BF16، بما في ذلك ذاكرة العمل. الاستهلاك الفعلي يعتمد على الدقة وحجم الدفعة وطول السياق.

GPUالذاكرةبالساعة10 ساعات
RTX A400016 GB$0.19$1.90استئجار
RTX 2080 Ti22 GB$0.20$2.00استئجار
RTX 5060 Ti16 GB$0.20$2.00استئجار
Tesla V10016 GB$0.22$2.20استئجار
Q RTX 500016 GB$0.24$2.40استئجار

أسعار بداية مباشرة من الكتالوج. تدفع بالثانية ما دام الجهاز يعمل.

كيف تشغّل crush-smol-v0

  1. 01

    استأجر GPU

    اختر إحدى وحدات GPU أعلاه. الدفع بالثانية؛ أوقف الجهاز فيتوقف الدفع.

  2. 02

    افتح الطرفية أو Jupyter

    اتصل عبر SSH أو افتح Jupyter في متصفحك. PyTorch وCUDA جاهزان.

  3. 03

    نزّل النموذج وشغّله

    نفّذ الأوامر أدناه. تُنزَّل الأوزان مباشرة من Hugging Face إلى جهازك.

pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download finetrainers/crush-smol-v0 --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"

لماذا تشغّله بنفسك؟

أدوات الفيديو المستضافة تحاسبك لكل مقطع أو شهريًا وتضعك في طابور. على GPU خاصة بك تدفع فقط مقابل وقت التشغيل، وتنتج ما تشاء من المقاطع، وتبقى أوصافك وملفاتك على جهازك.

أسئلة

كم يحتاج crush-smol-v0 من ذاكرة GPU؟
وفق تقديرنا نحو 15 غيغابايت للاستدلال (5.6B معامل). الدقة الأعلى أو السياق الأطول أو الدفعات الأكبر تحتاج أكثر.
كم تكلفة تشغيل crush-smol-v0؟
ابتداءً من $0.19 في الساعة على RTX A4000، مع الدفع بالثانية. عشر ساعات تكلف نحو $1.90.
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

نماذج توليد الفيديو بالذكاء الاصطناعي مشابهة