نماذج مفتوحة / من صورة إلى فيديو
شغّل Cosmos3-Super-Image2Video-4Step-INT8-G64-BF16 على GPU سحابية
Cosmos3-Super-Image2Video-4Step-INT8-G64-BF16 نموذج من صورة إلى فيديو من JuliaML. اعرف كم يحتاج من ذاكرة GPU، وعلى أي وحدات GPU يعمل اليوم، وكم تكلفة تشغيله بنفسك مع الدفع بالثانية.
وحدات GPU التي يعمل عليها اليوم
تقديرنا نحو 79 غيغابايت للاستدلال بأوزان I8، بما في ذلك ذاكرة العمل. الاستهلاك الفعلي يعتمد على الدقة وحجم الدفعة وطول السياق.
| GPU | الذاكرة | بالساعة | 10 ساعات | |
|---|---|---|---|---|
| A100 SXM4 | 80 GB | $0.81 | $8.10 | استئجار |
| GB10 | 119 GB | $1.19 | $11.90 | استئجار |
| RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | $2.27 | $22.70 | استئجار |
| RTX PRO 6000 WS | 96 GB | $2.65 | $26.50 | استئجار |
| RTX 6000D | 84 GB | $2.72 | $27.20 | استئجار |
أسعار بداية مباشرة من الكتالوج. تدفع بالثانية ما دام الجهاز يعمل.
كيف تشغّل Cosmos3-Super-Image2Video-4Step-INT8-G64-BF16
- 01
استأجر GPU
اختر إحدى وحدات GPU أعلاه. الدفع بالثانية؛ أوقف الجهاز فيتوقف الدفع.
- 02
افتح الطرفية أو Jupyter
اتصل عبر SSH أو افتح Jupyter في متصفحك. PyTorch وCUDA جاهزان.
- 03
نزّل النموذج وشغّله
نفّذ الأوامر أدناه. تُنزَّل الأوزان مباشرة من Hugging Face إلى جهازك.
pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download JuliaML/Cosmos3-Super-Image2Video-4Step-INT8-G64-BF16 --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"لماذا تشغّله بنفسك؟
تحريك الصور في الخدمات المستضافة يستهلك الرصيد بسرعة. وحدة GPU المستأجرة بلا حد للرصيد: تدفع بالثانية وتجرّب ما تحتاج من التنويعات.
أسئلة
- كم يحتاج Cosmos3-Super-Image2Video-4Step-INT8-G64-BF16 من ذاكرة GPU؟
- وفق تقديرنا نحو 79 غيغابايت للاستدلال (65B معامل). الدقة الأعلى أو السياق الأطول أو الدفعات الأكبر تحتاج أكثر.
- كم تكلفة تشغيل Cosmos3-Super-Image2Video-4Step-INT8-G64-BF16؟
- ابتداءً من $0.81 في الساعة على A100 SXM4، مع الدفع بالثانية. عشر ساعات تكلف نحو $8.10.
- هل أحتاج إلى اشتراك؟
- لا. تدفع فقط مقابل وقت تشغيل جهازك من رصيدك بالدولار الأمريكي. أوقفه عندما تنتهي.
جرّبه على GPU خاصة بك خلال دقائق
اختر GPU، وافتح Jupyter أو SSH، وشغّل أي نموذج مفتوح. تدفع بالثانية ويمكنك الإيقاف في أي وقت؛ بلا اشتراك ولا رسوم إعداد.
- دفع بالثانية بالدولار الأمريكي
- PyTorch وCUDA جاهزان خلال دقائق
- استأجر أيضًا من ChatGPT أو Claude