Запустите VoiceTut-TTS-GGUF на облачном GPU
VoiceTut-TTS-GGUF — модель от mohammedaly22 для задачи «Синтез речи». 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
В карточке модели не указан её размер, поэтому оценить память пока нельзя.
Сейчас нет свободного GPU с достаточной памятью. Загляните в каталог позже.
Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.
Как запустить VoiceTut-TTS-GGUF
- 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 "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download mohammedaly22/VoiceTut-TTS-GGUF --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000Зачем запускать самому?
Облачные голосовые сервисы берут плату за символ. На своём GPU длинная озвучка стоит лишь минут работы машины.
Вопросы
- 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