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OFFENE MODELLE / KI-Videoerstellung

Hotshot-XL auf einer Cloud-GPU ausführen

Hotshot-XL ist ein KI-Videoerstellung-Modell von hotshotco. Sehen Sie, wie viel GPU-Speicher es braucht, auf welche GPUs es heute passt und was der eigene Betrieb kostet, sekundengenau abgerechnet.

Aus dem Projekt: ✨ Hotshot-XL: State-of-the-art AI text-to-GIF model trained to work alongside Stable Diffusion XL

RTX 3090 mieten ab $0.39/Std.
Parameter
—
Benötigter GPU-Speicher
≈ 24 GB
Lizenz
Apache-2.0
GitHub-Sterne
1.119
Aktualisiert 23.01.2024

GPUs, auf die es heute passt

Typischer GPU-Speicher für diese Art von App: etwa 24 GB. Größere Modelle und höhere Auflösungen brauchen mehr.

GPUSpeicherPro Stunde10 Stunden
RTX 309024 GB$0.39$3.90Mieten
Titan RTX24 GB$0.40$4.00Mieten
RTX A500024 GB$0.42$4.20Mieten
A1024 GB$0.43$4.30Mieten
RTX PRO 400024 GB$0.45$4.50Mieten

Live-Startpreise aus unserem Katalog. Sie zahlen sekundengenau, solange die Maschine läuft.

So führen Sie Hotshot-XL aus

  1. 01

    GPU mieten

    Wählen Sie eine der GPUs oben. Abrechnung pro Sekunde; stoppen Sie die Maschine, endet die Abrechnung.

  2. 02

    Terminal oder Jupyter öffnen

    Verbinden Sie sich per SSH oder öffnen Sie Jupyter im Browser. PyTorch und CUDA sind bereit.

  3. 03

    App klonen und der README folgen

    Führen Sie die Befehle unten aus und folgen Sie dann der README des Projekts. Die meisten Apps starten eine Weboberfläche, die Sie über die Ports der Maschine öffnen.

git clone https://github.com/hotshotco/Hotshot-XL.git
cd Hotshot-XL

Warum selbst betreiben?

Gehostete Videotools berechnen pro Clip oder Monat und stellen Sie in eine Warteschlange. Auf Ihrer eigenen GPU zahlen Sie nur die Laufzeit, erstellen so viele Clips wie Sie möchten und behalten Prompts und Dateien auf Ihrer Maschine.

Fragen

Wie viel GPU-Speicher braucht Hotshot-XL?
Nach unserer Schätzung etwa 24 GB für Inferenz (? Parameter). Höhere Auflösung, längerer Kontext oder größere Batches brauchen mehr.
Was kostet der Betrieb von Hotshot-XL?
Ab $0.39 pro Stunde auf RTX 3090, sekundengenau abgerechnet. Zehn Stunden kosten etwa $3.90.
Brauche ich ein Abo?
Nein. Sie zahlen nur die Laufzeit Ihrer Maschine aus Ihrem USD-Guthaben. Stoppen Sie sie, wenn Sie fertig sind.

Testen Sie es in wenigen Minuten auf Ihrer eigenen GPU

Wählen Sie eine GPU, öffnen Sie Jupyter oder SSH und führen Sie jedes offene Modell aus. Sie zahlen sekundengenau und können jederzeit stoppen; kein Abo, keine Einrichtungsgebühr.

  • Sekundengenaue Abrechnung in USD
  • PyTorch und CUDA in Minuten bereit
  • Auch über ChatGPT oder Claude mieten

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