PaddleSpeech modelini bulut GPU'da çalıştır
PaddleSpeech, PaddlePaddle tarafından geliştirilen bir Sesten metne modeli. Ne kadar GPU belleği istediğini, bugün hangi GPU'lara sığdığını ve kendin çalıştırmanın maliyetini gör; ödeme saniye bazında.
Projeden: Easy-to-use Speech Toolkit including Self-Supervised Learning model, SOTA/Streaming ASR with punctuation, Streaming TTS with text frontend, Speaker Verification System, End-to-End Speech Translation and Keyword Spotting. Won NAACL2022 Best Demo Award.
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 |
| 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 |
| RTX 3060 | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Kirala |
Kataloğumuzdan canlı başlangıç fiyatları. Makine çalıştığı sürece saniye bazında ödersin.
PaddleSpeech 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/PaddlePaddle/PaddleSpeech.git
cd PaddleSpeechNeden kendin çalıştırmalısın?
Saatlerce sesi yalnız GPU dakikalarının maliyetiyle deşifre et. Kayıtlar makinenden çıkmaz.
Sorular
- PaddleSpeech 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.
- PaddleSpeech 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