在云 GPU 上运行 SongGeneration-v2-large
SongGeneration-v2-large 是 mlx-community 推出的AI 音乐与音频模型。查看它需要多少显存、今天可以在哪些 GPU 上运行，以及自己运行的费用，按秒计费。
租用 RTX A4000 $0.19/小时起
参数量
5.1B
所需显存
≈ 14 GB
许可证
—
下载量
65
更新于 2026年5月31日
今天可运行的 GPU
我们估计使用 BF16 权重推理约需 14 GB（含工作内存）。实际用量取决于分辨率、批大小和上下文长度。
| GPU | 显存 | 每小时 | 10 小时 | |
|---|---|---|---|---|
| RTX A4000 | 16 GB | $0.19 | $1.90 | 租用 |
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.20 | $2.00 | 租用 |
| RTX 5060 Ti | 16 GB | $0.20 | $2.00 | 租用 |
| Tesla V100 | 16 GB | $0.22 | $2.20 | 租用 |
| Q RTX 5000 | 16 GB | $0.24 | $2.40 | 租用 |
价格为目录中的实时起价。机器运行期间按秒付费。
如何运行 SongGeneration-v2-large
- 01
租用 GPU
从上面选择一款 GPU。按秒计费；停止机器即停止计费。
- 02
打开终端或 Jupyter
通过 SSH 连接，或在浏览器中打开 Jupyter。PyTorch 和 CUDA 已就绪。
- 03
下载并运行模型
运行下面的命令。权重会直接从 Hugging Face 下载到您的机器。
pip install -U transformers accelerate
python -c "from transformers import pipeline; p = pipeline('text-to-audio', model='mlx-community/SongGeneration-v2-large', device=0); print(p)"为什么要自己运行？
无需订阅或按曲目付费，就能创作自己的歌曲和声音。GPU 是您的，文件也是您的。
常见问题
- SongGeneration-v2-large 需要多少显存？
- 按我们的估算，推理约需 14 GB（5.1B 参数）。更高分辨率、更长上下文或更大批次需要更多显存。
- 运行 SongGeneration-v2-large 要花多少钱？
- 在 RTX A4000 上 $0.19/小时起，按秒计费。十小时约 $1.90。
- 需要订阅吗？
- 不需要。您只需用 USD 余额支付机器实际运行的时间。用完即可停止。
几分钟内在您自己的 GPU 上试用
选择一款 GPU，打开 Jupyter 或 SSH，运行任意开源模型。按秒付费，随时可以停止；无需订阅，没有开通费。
- 以 USD 按秒计费
- PyTorch 和 CUDA 几分钟即可就绪
- 也可以通过 ChatGPT 或 Claude 租用