OnnxStream modelini bulut GPU'da çalıştır
OnnxStream, vitoplantamura 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: Lightweight inference library for ONNX files, written in C++. It can run Stable Diffusion XL 1.0 on a RPI Zero 2 (or in 298MB of RAM) but also Mistral 7B on desktops and servers. ARM, x86, WASM, RISC-V supported. Accelerated by XNNPACK. Python, C# and JS(WASM) bindings available.
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.
OnnxStream 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/vitoplantamura/OnnxStream.git
cd OnnxStreamNeden kendin çalıştırmalısın?
Saatlerce sesi yalnız GPU dakikalarının maliyetiyle deşifre et. Kayıtlar makinenden çıkmaz.
Sorular
- OnnxStream 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.
- OnnxStream 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