MODELOS ABIERTOS / Generación de imágenes con IA
Ejecuta krea-2-raw-mflux-q8 en una GPU en la nube
krea-2-raw-mflux-q8 es un modelo de Generación de imágenes con IA de mflux-community. Mira cuánta memoria de GPU necesita, en qué GPU cabe hoy y cuánto cuesta ejecutarlo tú mismo, con facturación por segundo.
GPU en las que cabe hoy
Nuestra estimación es de unos 10 GB para inferencia con pesos U32, memoria de trabajo incluida. El uso real depende de la resolución, el tamaño de lote y la longitud de contexto.
| GPU | Memoria | Por hora | 10 horas | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Alquilar |
| Titan Xp | 12 GB | $0.18 | $1.80 | Alquilar |
| GTX 1080 Ti | 11 GB | $0.20 | $2.00 | Alquilar |
| GTX TITAN X | 12 GB | $0.20 | $2.00 | Alquilar |
| RTX 2060 | 12 GB | $0.20 | $2.00 | Alquilar |
Precios iniciales en vivo de nuestro catálogo. Pagas por segundo mientras la máquina funciona.
Cómo ejecutar krea-2-raw-mflux-q8
- 01
Alquila una GPU
Elige una de las GPU de arriba. La facturación es por segundo; detén la máquina y dejas de pagar.
- 02
Abre una terminal o Jupyter
Conéctate por SSH o abre Jupyter en tu navegador. PyTorch y CUDA están listos.
- 03
Descarga y ejecuta el modelo
Ejecuta los comandos de abajo. Los pesos se descargan directamente de Hugging Face a tu máquina.
pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download mflux-community/krea-2-raw-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)"¿Por qué ejecutarlo tú mismo?
Con tu propia GPU no hay plan mensual ni créditos por imagen. Carga cualquier modelo o LoRA y genera por lotes.
Preguntas
- ¿Cuánta memoria de GPU necesita krea-2-raw-mflux-q8?
- Según nuestra estimación, unos 10 GB para inferencia (3.6B parámetros). Más resolución, contexto más largo o lotes mayores necesitan más.
- ¿Cuánto cuesta ejecutar krea-2-raw-mflux-q8?
- Desde $0.16 por hora en RTX 3060, con facturación por segundo. Diez horas cuestan unos $1.60.
- ¿Necesito una suscripción?
- No. Solo pagas el tiempo que funciona tu máquina, desde tu saldo en USD. Detenla cuando termines.
Pruébalo en tu propia GPU en minutos
Elige una GPU, abre Jupyter o SSH y ejecuta cualquier modelo abierto. Pagas por segundo y puedes detenerla cuando quieras; sin suscripción ni cuota de alta.
- Facturación por segundo en USD
- PyTorch y CUDA listos en minutos
- Alquila también desde ChatGPT o Claude