MODELOS ABIERTOS / Edición y escalado de imágenes
Ejecuta flux2-dev-gguf en una GPU en la nube
flux2-dev-gguf es un modelo de Edición y escalado de imágenes de gguf-org. 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 14 GB para inferencia con pesos GGUF, 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 | |
|---|---|---|---|---|
| RTX A4000 | 16 GB | $0.19 | $1.90 | Alquilar |
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.20 | $2.00 | Alquilar |
| RTX 5060 Ti | 16 GB | $0.20 | $2.00 | Alquilar |
| Tesla V100 | 16 GB | $0.22 | $2.20 | Alquilar |
| Q RTX 5000 | 16 GB | $0.24 | $2.40 | Alquilar |
Precios iniciales en vivo de nuestro catálogo. Pagas por segundo mientras la máquina funciona.
Cómo ejecutar flux2-dev-gguf
- 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 "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download gguf-org/flux2-dev-gguf --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000¿Por qué ejecutarlo tú mismo?
La edición por lotes y el escalado son tareas pesadas. Una GPU en la nube las termina rápido y dejas de pagar cuando acaba el trabajo.
Preguntas
- ¿Cuánta memoria de GPU necesita flux2-dev-gguf?
- Según nuestra estimación, unos 14 GB para inferencia (18B parámetros). Más resolución, contexto más largo o lotes mayores necesitan más.
- ¿Cuánto cuesta ejecutar flux2-dev-gguf?
- Desde $0.19 por hora en RTX A4000, con facturación por segundo. Diez horas cuestan unos $1.90.
- ¿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