AÇIK MODELLER / Görsel düzenleme ve büyütme
flux2-klein-4b-mflux-q8 modelini bulut GPU'da çalıştır
flux2-klein-4b-mflux-q8, mflux-community tarafından geliştirilen bir Görsel düzenleme ve büyütme modeli. Ne kadar GPU belleği istediğini, bugün hangi GPU'lara sığdığını ve kendin çalıştırmanın maliyetini gör; ödeme saniye bazında.
Bugün sığdığı GPU'lar
Tahminimiz BF16 ağırlıklarla çıkarım için çalışma belleği dahil yaklaşık 11 GB. Gerçek kullanım çözünürlüğe, toplu iş boyutuna ve bağlam uzunluğuna bağlı.
| GPU | Bellek | Saatlik | 10 saat | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 12 GB | $0.18 | $1.80 | Kirala |
| Titan Xp | 12 GB | $0.18 | $1.80 | Kirala |
| GTX 1080 Ti | 11 GB | $0.20 | $2.00 | Kirala |
| GTX TITAN X | 12 GB | $0.20 | $2.00 | Kirala |
| RTX 2060 | 12 GB | $0.20 | $2.00 | Kirala |
Kataloğumuzdan canlı başlangıç fiyatları. Makine çalıştığı sürece saniye bazında ödersin.
flux2-klein-4b-mflux-q8 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 mflux-community/flux2-klein-4b-mflux-q8 --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?
Toplu düzenleme ve büyütme ağır işlerdir. Bulut GPU onları hızla bitirir, iş bitince ödeme de durur.
Sorular
- flux2-klein-4b-mflux-q8 ne kadar GPU belleği ister?
- Tahminimize göre çıkarım için yaklaşık 11 GB (4B parametre). Yüksek çözünürlük, uzun bağlam ya da büyük toplu iş daha fazlasını ister.
- flux2-klein-4b-mflux-q8 çalıştırmak ne kadar tutar?
- RTX 3060 üzerinde saatlik $0.18'ten başlar, ödeme saniye bazında. On saat yaklaşık $1.80 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