AÇIK MODELLER / Yapay zekâ ile görsel üretimi
Kohaku-XL-Epsilon-rev2 modelini bulut GPU'da çalıştır
Kohaku-XL-Epsilon-rev2, KBlueLeaf tarafından geliştirilen bir Yapay zekâ ile görsel üretimi modeli. Ne kadar GPU belleği istediğini, bugün hangi GPU'lara sığdığını ve kendin çalıştırmanın maliyetini gör; ödeme saniye bazında.
Bugün sığdığı GPU'lar
Tahminimiz F16 ağırlıklarla çıkarım için çalışma belleği dahil yaklaşık 8 GB. Gerçek kullanım çözünürlüğe, toplu iş boyutuna ve bağlam uzunluğuna bağlı.
| GPU | Bellek | Saatlik | 10 saat | |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1070 | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Kirala |
| GTX 1070 Ti | 8 GB | $0.18 | $1.80 | Kirala |
| GTX 1080 | 8 GB | $0.18 | $1.80 | Kirala |
| Q RTX 4000 | 8 GB | $0.18 | $1.80 | Kirala |
| RTX 3060 | 12 GB | $0.18 | $1.80 | Kirala |
Kataloğumuzdan canlı başlangıç fiyatları. Makine çalıştığı sürece saniye bazında ödersin.
Kohaku-XL-Epsilon-rev2 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
Modeli indir ve çalıştır
Aşağıdaki komutları çalıştır. Ağırlıklar doğrudan Hugging Face'ten makinene iner.
pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download KBlueLeaf/Kohaku-XL-Epsilon-rev2 --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"Neden kendin çalıştırmalısın?
Kendi GPU'nda aylık plan ya da görsel başına kredi yok. İstediğin modeli ya da LoRA'yı yükle, toplu üret.
Sorular
- Kohaku-XL-Epsilon-rev2 ne kadar GPU belleği ister?
- Tahminimize göre çıkarım için yaklaşık 8 GB (2.6B parametre). Yüksek çözünürlük, uzun bağlam ya da büyük toplu iş daha fazlasını ister.
- Kohaku-XL-Epsilon-rev2 çalıştırmak ne kadar tutar?
- GTX 1070 üzerinde saatlik $0.16'ten başlar, ödeme saniye bazında. On saat yaklaşık $1.60 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