在云 GPU 上运行 shapenet_raster_mar_base_1024pts_3dim_best
shapenet_raster_mar_base_1024pts_3dim_best 是 kohido 推出的图像编辑与放大模型。查看它需要多少显存、今天可以在哪些 GPU 上运行，以及自己运行的费用，按秒计费。
租用 GTX 1660 S $0.13/小时起
参数量
210M
所需显存
≈ 2 GB
许可证
mit
下载量
5
更新于 2025年10月5日
今天可运行的 GPU
我们估计使用 F32 权重推理约需 2 GB（含工作内存）。实际用量取决于分辨率、批大小和上下文长度。
| GPU | 显存 | 每小时 | 10 小时 | |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1660 S | 6 GB | $0.13 | $1.30 | 租用 |
| GTX 1070 | 8 GB | $0.16 | $1.60 | 租用 |
| GTX 1660 | 6 GB | $0.16 | $1.60 | 租用 |
| GTX 1070 Ti | 8 GB | $0.18 | $1.80 | 租用 |
| GTX 1080 | 8 GB | $0.18 | $1.80 | 租用 |
价格为目录中的实时起价。机器运行期间按秒付费。
如何运行 shapenet_raster_mar_base_1024pts_3dim_best
- 01
租用 GPU
从上面选择一款 GPU。按秒计费；停止机器即停止计费。
- 02
打开终端或 Jupyter
通过 SSH 连接，或在浏览器中打开 Jupyter。PyTorch 和 CUDA 已就绪。
- 03
下载并运行模型
运行下面的命令。权重会直接从 Hugging Face 下载到您的机器。
pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download kohido/shapenet_raster_mar_base_1024pts_3dim_best --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"为什么要自己运行？
批量编辑和放大是重负载任务。云 GPU 能快速完成，任务结束即停止计费。
常见问题
- shapenet_raster_mar_base_1024pts_3dim_best 需要多少显存？
- 按我们的估算，推理约需 2 GB（210M 参数）。更高分辨率、更长上下文或更大批次需要更多显存。
- 运行 shapenet_raster_mar_base_1024pts_3dim_best 要花多少钱？
- 在 GTX 1660 S 上 $0.13/小时起，按秒计费。十小时约 $1.30。
- 需要订阅吗？
- 不需要。您只需用 USD 余额支付机器实际运行的时间。用完即可停止。
几分钟内在您自己的 GPU 上试用
选择一款 GPU，打开 Jupyter 或 SSH，运行任意开源模型。按秒付费，随时可以停止；无需订阅，没有开通费。
- 以 USD 按秒计费
- PyTorch 和 CUDA 几分钟即可就绪
- 也可以通过 ChatGPT 或 Claude 租用