MODELOS ABERTOS / Edição e ampliação de imagens
Execute flux2-dev-gguf em uma GPU na nuvem
flux2-dev-gguf é um modelo de Edição e ampliação de imagens da gguf-org. 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 14 GB para inferência com pesos GGUF, 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 | |
|---|---|---|---|---|
| RTX A4000 | 16 GB | $0.19 | $1.90 | Alugar |
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.20 | $2.00 | Alugar |
| RTX 5060 Ti | 16 GB | $0.21 | $2.10 | Alugar |
| Tesla V100 | 16 GB | $0.22 | $2.20 | Alugar |
| Q RTX 5000 | 16 GB | $0.24 | $2.40 | Alugar |
Preços iniciais ao vivo do nosso catálogo. Você paga por segundo enquanto a máquina roda.
Como executar flux2-dev-gguf
- 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 "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 8000Por que executar você mesmo?
Edição em lote e ampliação são trabalhos pesados. Uma GPU na nuvem termina rápido e a cobrança para quando o trabalho acaba.
Perguntas
- Quanta memória de GPU o flux2-dev-gguf precisa?
- Pela nossa estimativa, cerca de 14 GB para inferência (18B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
- Quanto custa executar o flux2-dev-gguf?
- A partir de $0.19 por hora em RTX A4000, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $1.90.
- 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