mlx-audio modelini bulut GPU'da çalıştır
mlx-audio, Neywa-Labs tarafından geliştirilen bir Metinden sese modeli. Ne kadar GPU belleği istediğini, bugün hangi GPU'lara sığdığını ve kendin çalıştırmanın maliyetini gör; ödeme saniye bazında.
Projeden: A text-to-speech (TTS), speech-to-text (STT) and speech-to-speech (STS) library built on Apple's MLX framework, providing efficient speech analysis on Apple Silicon.
Bugün sığdığı GPU'lar
Bu tür bir uygulamanın tipik GPU belleği: yaklaşık 8 GB. Daha büyük modeller ve yüksek çözünürlük daha fazlasını ister.
| GPU | Bellek | Saatlik | 10 saat | |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1070 | 8 GB | $0.14 | $1.40 | Kirala |
| RTX 3060 | 12 GB | $0.15 | $1.50 | Kirala |
| GTX 1070 Ti | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Kirala |
| GTX 1080 | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Kirala |
| Q RTX 4000 | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Kirala |
Kataloğumuzdan canlı başlangıç fiyatları. Makine çalıştığı sürece saniye bazında ödersin.
mlx-audio nasıl çalıştırılır
- 01
GPU kirala
Yukarıdaki GPU'lardan birini seç. Ödeme saniye bazında; makineyi durdurunca ödeme de durur.
- 02
Terminali ya da Jupyter'i aç
SSH ile bağlan ya da Jupyter'i tarayıcında aç. PyTorch ve CUDA hazır.
- 03
Uygulamayı klonla ve README'yi izle
Aşağıdaki komutları çalıştır, sonra projenin README dosyasını izle. Çoğu uygulama makinenin portlarından açabileceğin bir web arayüzü başlatır.
git clone https://github.com/Neywa-Labs/mlx-audio.git
cd mlx-audioNeden kendin çalıştırmalısın?
Hazır ses servisleri karakter başına ücret alır. Kendi GPU'nda uzun seslendirme yalnız makinenin çalıştığı dakikalara mal olur.
Sorular
- mlx-audio ne kadar GPU belleği ister?
- Tahminimize göre çıkarım için yaklaşık 8 GB (? parametre). Yüksek çözünürlük, uzun bağlam ya da büyük toplu iş daha fazlasını ister.
- mlx-audio çalıştırmak ne kadar tutar?
- GTX 1070 üzerinde saatlik $0.14'ten başlar, ödeme saniye bazında. On saat yaklaşık $1.40 tutar.
- Abonelik gerekir mi?
- Hayır. Yalnız makinenin çalıştığı süreyi USD bakiyenden ödersin. İşin bitince durdur.
Kendi GPU'nda dakikalar içinde dene
Bir GPU seç, Jupyter'i ya da SSH'yi aç ve istediğin açık modeli çalıştır. Saniye bazında ödersin, istediğin an durdurursun; abonelik ve kurulum ücreti yok.
- USD ile saniye bazında ödeme
- PyTorch ve CUDA dakikalar içinde hazır
- ChatGPT ya da Claude'dan da kiralayabilirsin