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Alugar uma GPU

MODELOS ABERTOS / Geração de imagens com IA

Execute multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 em uma GPU na nuvem

multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 é um modelo de Geração de imagens com IA da pkuliyi2015. Veja quanta memória de GPU ele precisa, em quais GPUs cabe hoje e quanto custa executá-lo você mesmo, com cobrança por segundo.

Do projeto: Tiled Diffusion and VAE optimize, licensed under CC BY-NC-SA 4.0

Alugar RTX 3060 a partir de $0.15/h
Parâmetros
—
Memória de GPU necessária
≈ 12 GB
Licença
—
Estrelas no GitHub
4.990
Atualizado em 7 de ago. de 2024

GPUs em que cabe hoje

Memória de GPU típica para esse tipo de app: cerca de 12 GB. Modelos maiores e resoluções mais altas precisam de mais.

GPUMemóriaPor hora10 horas
RTX 306012 GB$0.15$1.50Alugar
Titan Xp12 GB$0.16$1.60Alugar
GTX TITAN X12 GB$0.17$1.70Alugar
RTX 206012 GB$0.17$1.70Alugar
RTX 3060 laptop12 GB$0.19$1.90Alugar

Preços iniciais ao vivo do nosso catálogo. Você paga por segundo enquanto a máquina roda.

Como executar multidiffusion-upscaler-for-automatic1111

  1. 01

    Alugue uma GPU

    Escolha uma das GPUs acima. A cobrança é por segundo; pare a máquina e a cobrança para.

  2. 02

    Abra um terminal ou o Jupyter

    Conecte-se por SSH ou abra o Jupyter no navegador. PyTorch e CUDA já estão prontos.

  3. 03

    Clone o app e siga o README

    Execute os comandos abaixo e depois siga o README do projeto. A maioria dos apps inicia uma interface web que você abre pelas portas da máquina.

git clone https://github.com/pkuliyi2015/multidiffusion-upscaler-for-automatic1111.git
cd multidiffusion-upscaler-for-automatic1111

Por que executar você mesmo?

Com sua própria GPU não há plano mensal nem crédito por imagem. Carregue qualquer modelo ou LoRA e gere em lotes.

Perguntas

Quanta memória de GPU o multidiffusion-upscaler-for-automatic1111 precisa?
Pela nossa estimativa, cerca de 12 GB para inferência (? parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
Quanto custa executar o multidiffusion-upscaler-for-automatic1111?
A partir de $0.15 por hora em RTX 3060, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $1.50.
Preciso de uma assinatura?
Não. Você paga só pelo tempo em que a máquina roda, usando seu saldo em USD. Pare-a quando terminar.

Experimente na sua própria GPU em minutos

Escolha uma GPU, abra o Jupyter ou o SSH e execute qualquer modelo aberto. Você paga por segundo e pode parar quando quiser; sem assinatura nem taxa de ativação.

  • Cobrança por segundo em USD
  • PyTorch e CUDA prontos em minutos
  • Alugue também pelo ChatGPT ou Claude

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