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Cosmos3-Super-Image2Video-4Step-INT8-G64-BF16 auf einer Cloud-GPU ausführen
Cosmos3-Super-Image2Video-4Step-INT8-G64-BF16 ist ein Bild zu Video-Modell von JuliaML. Sehen Sie, wie viel GPU-Speicher es braucht, auf welche GPUs es heute passt und was der eigene Betrieb kostet, sekundengenau abgerechnet.
GPUs, auf die es heute passt
Unsere Schätzung: etwa 79 GB für Inferenz mit I8-Gewichten, inklusive Arbeitsspeicher. Der echte Bedarf hängt von Auflösung, Batchgröße und Kontextlänge ab.
| GPU | Speicher | Pro Stunde | 10 Stunden | |
|---|---|---|---|---|
| A100 SXM4 | 80 GB | $0.81 | $8.10 | Mieten |
| GB10 | 119 GB | $1.26 | $12.60 | Mieten |
| RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | $1.93 | $19.30 | Mieten |
| RTX 6000D | 84 GB | $2.72 | $27.20 | Mieten |
| RTX PRO 6000 WS | 96 GB | $2.72 | $27.20 | Mieten |
Live-Startpreise aus unserem Katalog. Sie zahlen sekundengenau, solange die Maschine läuft.
So führen Sie Cosmos3-Super-Image2Video-4Step-INT8-G64-BF16 aus
- 01
GPU mieten
Wählen Sie eine der GPUs oben. Abrechnung pro Sekunde; stoppen Sie die Maschine, endet die Abrechnung.
- 02
Terminal oder Jupyter öffnen
Verbinden Sie sich per SSH oder öffnen Sie Jupyter im Browser. PyTorch und CUDA sind bereit.
- 03
Modell laden und starten
Führen Sie die Befehle unten aus. Die Gewichte kommen direkt von Hugging Face auf Ihre Maschine.
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)"Warum selbst betreiben?
Bilder bei gehosteten Diensten zu animieren verbraucht schnell Credits. Eine gemietete GPU hat kein Credit-Limit: Sie zahlen pro Sekunde und probieren so viele Varianten wie nötig.
Fragen
- Wie viel GPU-Speicher braucht Cosmos3-Super-Image2Video-4Step-INT8-G64-BF16?
- Nach unserer Schätzung etwa 79 GB für Inferenz (65B Parameter). Höhere Auflösung, längerer Kontext oder größere Batches brauchen mehr.
- Was kostet der Betrieb von Cosmos3-Super-Image2Video-4Step-INT8-G64-BF16?
- Ab $0.81 pro Stunde auf A100 SXM4, sekundengenau abgerechnet. Zehn Stunden kosten etwa $8.10.
- Brauche ich ein Abo?
- Nein. Sie zahlen nur die Laufzeit Ihrer Maschine aus Ihrem USD-Guthaben. Stoppen Sie sie, wenn Sie fertig sind.
Testen Sie es in wenigen Minuten auf Ihrer eigenen GPU
Wählen Sie eine GPU, öffnen Sie Jupyter oder SSH und führen Sie jedes offene Modell aus. Sie zahlen sekundengenau und können jederzeit stoppen; kein Abo, keine Einrichtungsgebühr.
- Sekundengenaue Abrechnung in USD
- PyTorch und CUDA in Minuten bereit
- Auch über ChatGPT oder Claude mieten