MODÈLES OUVERTS / Transcription de la parole
Exécuter LLPlayer sur un GPU cloud
LLPlayer est un modèle Transcription de la parole de umlx5h. Découvrez la mémoire GPU nécessaire, les GPU sur lesquels il tient aujourd'hui et le coût pour l'exécuter vous-même, facturé à la seconde.
Du projet : The media player for language learning, with dual subtitles, AI-generated subtitles, real-time translation, and more!
GPU compatibles aujourd'hui
Mémoire GPU typique pour ce type d'application : environ 8 Go. Les modèles plus grands et les résolutions plus élevées demandent davantage.
| GPU | Mémoire | Par heure | 10 heures | |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1070 | 8 GB | $0.14 | $1.40 | Louer |
| GTX 1070 Ti | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Louer |
| GTX 1080 | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Louer |
| Q RTX 4000 | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Louer |
| RTX 3060 | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Louer |
Prix de départ en direct depuis notre catalogue. Vous payez à la seconde tant que la machine tourne.
Comment exécuter LLPlayer
- 01
Louez un GPU
Choisissez l'un des GPU ci-dessus. Facturation à la seconde ; arrêtez la machine et la facturation s'arrête.
- 02
Ouvrez un terminal ou Jupyter
Connectez-vous en SSH ou ouvrez Jupyter dans votre navigateur. PyTorch et CUDA sont prêts.
- 03
Clonez l'application et suivez son README
Exécutez les commandes ci-dessous, puis suivez le README du projet. La plupart des applications démarrent une interface web accessible via les ports de la machine.
git clone https://github.com/umlx5h/LLPlayer.git
cd LLPlayerPourquoi l'exécuter vous-même ?
Transcrivez des heures d'audio pour le prix des minutes de GPU. Les enregistrements ne quittent jamais votre machine.
Questions
- De combien de mémoire GPU LLPlayer a-t-il besoin ?
- Selon notre estimation, environ 8 Go pour l'inférence (? paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
- Combien coûte l'exécution de LLPlayer ?
- À partir de $0.14 de l'heure sur GTX 1070, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $1.40.
- Faut-il un abonnement ?
- Non. Vous payez uniquement le temps de fonctionnement de votre machine, depuis votre solde en USD. Arrêtez-la quand vous avez terminé.
Essayez-le sur votre propre GPU en quelques minutes
Choisissez un GPU, ouvrez Jupyter ou SSH et exécutez n'importe quel modèle ouvert. Vous payez à la seconde et pouvez arrêter à tout moment ; sans abonnement ni frais d'installation.
- Facturation à la seconde en USD
- PyTorch et CUDA prêts en quelques minutes
- Louez aussi depuis ChatGPT ou Claude