ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Изображение в видео
Запустите memorizon-1280x704-50step на облачном GPU
memorizon-1280x704-50step — модель от Luffuly для задачи «Изображение в видео». Узнайте, сколько видеопамяти ей нужно, на какие GPU она помещается сегодня и сколько стоит запустить её самому, с посекундной оплатой.
GPU, на которые она помещается сегодня
По нашей оценке, около 14 ГБ для инференса с весами BF16, включая рабочую память. Реальный расход зависит от разрешения, размера батча и длины контекста.
| GPU | Память | В час | 10 часов | |
|---|---|---|---|---|
| RTX A4000 | 16 GB | $0.21 | $2.10 | Арендовать |
| RTX 5060 Ti | 16 GB | $0.22 | $2.20 | Арендовать |
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.24 | $2.40 | Арендовать |
| Tesla V100 | 16 GB | $0.25 | $2.50 | Арендовать |
| Q RTX 5000 | 16 GB | $0.27 | $2.70 | Арендовать |
Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.
Как запустить memorizon-1280x704-50step
- 01
Арендуйте GPU
Выберите один из GPU выше. Оплата посекундная: остановили машину — оплата прекратилась.
- 02
Откройте терминал или Jupyter
Подключитесь по SSH или откройте Jupyter в браузере. PyTorch и CUDA уже готовы.
- 03
Скачайте и запустите модель
Выполните команды ниже. Веса загружаются прямо с Hugging Face на вашу машину.
pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download Luffuly/memorizon-1280x704-50step --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"Зачем запускать самому?
Анимация изображений в облачных сервисах быстро сжигает кредиты. У арендованного GPU нет лимита кредитов: вы платите посекундно и пробуете столько вариантов, сколько нужно.
Вопросы
- Сколько видеопамяти нужно memorizon-1280x704-50step?
- По нашей оценке, около 14 ГБ для инференса (5.1B параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
- Сколько стоит запуск memorizon-1280x704-50step?
- От $0.21 в час на RTX A4000, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $2.10.
- Нужна ли подписка?
- Нет. Вы платите только за время работы машины из своего баланса в USD. Остановите её, когда закончите.
Попробуйте на своём GPU за несколько минут
Выберите GPU, откройте Jupyter или SSH и запустите любую открытую модель. Вы платите посекундно и можете остановить машину в любой момент; без подписки и платы за подключение.
- Посекундная оплата в USD
- PyTorch и CUDA готовы за минуты
- Арендуйте и через ChatGPT или Claude