MODELOS ABERTOS / Texto para fala
Execute fishaudio-s2-pro-8bit-mlx em uma GPU na nuvem
fishaudio-s2-pro-8bit-mlx é um modelo de Texto para fala da mlx-community. Veja quanta memória de GPU ele precisa, em quais GPUs cabe hoje e quanto custa executá-lo você mesmo, com cobrança por segundo.
GPUs em que cabe hoje
Nossa estimativa é de cerca de 12 GB para inferência com pesos U32, incluindo a memória de trabalho. O uso real depende da resolução, do tamanho do lote e do comprimento do contexto.
| GPU | Memória | Por hora | 10 horas | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Alugar |
| Titan Xp | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Alugar |
| GTX TITAN X | 12 GB | $0.17 | $1.70 | Alugar |
| RTX 2060 | 12 GB | $0.17 | $1.70 | Alugar |
| RTX 3060 laptop | 12 GB | $0.19 | $1.90 | Alugar |
Preços iniciais ao vivo do nosso catálogo. Você paga por segundo enquanto a máquina roda.
Como executar fishaudio-s2-pro-8bit-mlx
- 01
Alugue uma GPU
Escolha uma das GPUs acima. A cobrança é por segundo; pare a máquina e a cobrança para.
- 02
Abra um terminal ou o Jupyter
Conecte-se por SSH ou abra o Jupyter no navegador. PyTorch e CUDA já estão prontos.
- 03
Baixe e execute o modelo
Execute os comandos abaixo. Os pesos são baixados direto do Hugging Face para a sua máquina.
pip install -U transformers accelerate
python -c "from transformers import pipeline; p = pipeline('text-to-speech', model='mlx-community/fishaudio-s2-pro-8bit-mlx', device=0); print(p)"Por que executar você mesmo?
Serviços de voz hospedados cobram por caractere. Na sua própria GPU, uma narração longa custa só os minutos em que a máquina roda.
Perguntas
- Quanta memória de GPU o fishaudio-s2-pro-8bit-mlx precisa?
- Pela nossa estimativa, cerca de 12 GB para inferência (4.6B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
- Quanto custa executar o fishaudio-s2-pro-8bit-mlx?
- A partir de $0.16 por hora em RTX 3060, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $1.60.
- Preciso de uma assinatura?
- Não. Você paga só pelo tempo em que a máquina roda, usando seu saldo em USD. Pare-a quando terminar.
Experimente na sua própria GPU em minutos
Escolha uma GPU, abra o Jupyter ou o SSH e execute qualquer modelo aberto. Você paga por segundo e pode parar quando quiser; sem assinatura nem taxa de ativação.
- Cobrança por segundo em USD
- PyTorch e CUDA prontos em minutos
- Alugue também pelo ChatGPT ou Claude