ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Генерация изображений с ИИ
Запустите stable-diffusion-webui-docker на облачном GPU
stable-diffusion-webui-docker — модель от AbdBarho для задачи «Генерация изображений с ИИ». Узнайте, сколько видеопамяти ей нужно, на какие GPU она помещается сегодня и сколько стоит запустить её самому, с посекундной оплатой.
Из описания проекта: Easy Docker setup for Stable Diffusion with user-friendly UI
GPU, на которые она помещается сегодня
Типичный объём видеопамяти для такого приложения: около 12 ГБ. Более крупные модели и высокое разрешение потребуют больше.
| GPU | Память | В час | 10 часов | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Арендовать |
| Titan Xp | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Арендовать |
| GTX TITAN X | 12 GB | $0.17 | $1.70 | Арендовать |
| RTX 2060 | 12 GB | $0.17 | $1.70 | Арендовать |
| RTX 3060 laptop | 12 GB | $0.19 | $1.90 | Арендовать |
Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.
Как запустить stable-diffusion-webui-docker
- 01
Арендуйте GPU
Выберите один из GPU выше. Оплата посекундная: остановили машину — оплата прекратилась.
- 02
Откройте терминал или Jupyter
Подключитесь по SSH или откройте Jupyter в браузере. PyTorch и CUDA уже готовы.
- 03
Клонируйте приложение и следуйте README
Выполните команды ниже, затем следуйте README проекта. Большинство приложений запускают веб-интерфейс, который можно открыть через порты машины.
git clone https://github.com/AbdBarho/stable-diffusion-webui-docker.git
cd stable-diffusion-webui-dockerЗачем запускать самому?
На своём GPU нет ни месячного тарифа, ни оплаты за изображение. Загружайте любую модель или LoRA и генерируйте пакетами.
Вопросы
- Сколько видеопамяти нужно stable-diffusion-webui-docker?
- По нашей оценке, около 12 ГБ для инференса (? параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
- Сколько стоит запуск stable-diffusion-webui-docker?
- От $0.16 в час на RTX 3060, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $1.60.
- Нужна ли подписка?
- Нет. Вы платите только за время работы машины из своего баланса в USD. Остановите её, когда закончите.
Попробуйте на своём GPU за несколько минут
Выберите GPU, откройте Jupyter или SSH и запустите любую открытую модель. Вы платите посекундно и можете остановить машину в любой момент; без подписки и платы за подключение.
- Посекундная оплата в USD
- PyTorch и CUDA готовы за минуты
- Арендуйте и через ChatGPT или Claude