ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Редактирование и апскейл изображений
Запустите flux2-klein-4b-mflux-bf16 на облачном GPU
flux2-klein-4b-mflux-bf16 — модель от mflux-community для задачи «Редактирование и апскейл изображений». 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 11 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 3060 | 12 GB | $0.18 | $1.80 | Арендовать |
| Titan Xp | 12 GB | $0.18 | $1.80 | Арендовать |
| GTX 1080 Ti | 11 GB | $0.20 | $2.00 | Арендовать |
| GTX TITAN X | 12 GB | $0.20 | $2.00 | Арендовать |
| RTX 2060 | 12 GB | $0.20 | $2.00 | Арендовать |
Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.
Как запустить flux2-klein-4b-mflux-bf16
- 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 mflux-community/flux2-klein-4b-mflux-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)"Зачем запускать самому?
Пакетное редактирование и апскейл — тяжёлые задачи. Облачный GPU быстро их выполняет, а оплата заканчивается вместе с работой.
Вопросы
- Сколько видеопамяти нужно flux2-klein-4b-mflux-bf16?
- По нашей оценке, около 11 ГБ для инференса (4B параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
- Сколько стоит запуск flux2-klein-4b-mflux-bf16?
- От $0.18 в час на RTX 3060, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $1.80.
- 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