ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Распознавание речи
Запустите ffmpeg-skill на облачном GPU
ffmpeg-skill — модель от kajisho5 для задачи «Распознавание речи». Узнайте, сколько видеопамяти ей нужно, на какие GPU она помещается сегодня и сколько стоит запустить её самому, с посекундной оплатой.
Из описания проекта: Local video editor for coding agents: 42 FFmpeg tools with a machine-readable contract and an MCP server, for Claude Code, Cursor and Codex. Cut, captions, reframe, loudness, platform exports. No cloud, no API keys.
GPU, на которые она помещается сегодня
Типичный объём видеопамяти для такого приложения: около 8 ГБ. Более крупные модели и высокое разрешение потребуют больше.
| GPU | Память | В час | 10 часов | |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1070 | 8 GB | $0.14 | $1.40 | Арендовать |
| GTX 1070 Ti | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Арендовать |
| GTX 1080 | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Арендовать |
| Q RTX 4000 | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Арендовать |
| RTX 3060 | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Арендовать |
Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.
Как запустить ffmpeg-skill
- 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/kajisho5/ffmpeg-skill.git
cd ffmpeg-skillЗачем запускать самому?
Расшифровывайте часы аудио по цене минут GPU. Записи не покидают вашу машину.
Вопросы
- Сколько видеопамяти нужно ffmpeg-skill?
- По нашей оценке, около 8 ГБ для инференса (? параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
- Сколько стоит запуск ffmpeg-skill?
- От $0.14 в час на GTX 1070, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $1.40.
- 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