نماذج مفتوحة / توليد الصور بالذكاء الاصطناعي
شغّل Flux-3-Klein-GGUF على GPU سحابية
Flux-3-Klein-GGUF نموذج توليد الصور بالذكاء الاصطناعي من molbal. اعرف كم يحتاج من ذاكرة GPU، وعلى أي وحدات GPU يعمل اليوم، وكم تكلفة تشغيله بنفسك مع الدفع بالثانية.
وحدات GPU التي يعمل عليها اليوم
تقديرنا نحو 5 غيغابايت للاستدلال بأوزان GGUF، بما في ذلك ذاكرة العمل. الاستهلاك الفعلي يعتمد على الدقة وحجم الدفعة وطول السياق.
| GPU | الذاكرة | بالساعة | 10 ساعات | |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1660 S | 6 GB | $0.13 | $1.30 | استئجار |
| GTX 1070 | 8 GB | $0.16 | $1.60 | استئجار |
| GTX 1660 | 6 GB | $0.16 | $1.60 | استئجار |
| RTX A2000 | 6 GB | $0.16 | $1.60 | استئجار |
| RTX 3060 | 12 GB | $0.17 | $1.70 | استئجار |
أسعار بداية مباشرة من الكتالوج. تدفع بالثانية ما دام الجهاز يعمل.
كيف تشغّل Flux-3-Klein-GGUF
- 01
استأجر GPU
اختر إحدى وحدات GPU أعلاه. الدفع بالثانية؛ أوقف الجهاز فيتوقف الدفع.
- 02
افتح الطرفية أو Jupyter
اتصل عبر SSH أو افتح Jupyter في متصفحك. PyTorch وCUDA جاهزان.
- 03
نزّل النموذج وشغّله
نفّذ الأوامر أدناه. تُنزَّل الأوزان مباشرة من Hugging Face إلى جهازك.
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download molbal/Flux-3-Klein-GGUF --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000لماذا تشغّله بنفسك؟
مع GPU خاصة بك لا خطة شهرية ولا رسوم لكل صورة. حمّل أي نموذج أو LoRA وولّد على دفعات.
أسئلة
- كم يحتاج Flux-3-Klein-GGUF من ذاكرة GPU؟
- وفق تقديرنا نحو 5 غيغابايت للاستدلال (5.5B معامل). الدقة الأعلى أو السياق الأطول أو الدفعات الأكبر تحتاج أكثر.
- كم تكلفة تشغيل Flux-3-Klein-GGUF؟
- ابتداءً من $0.13 في الساعة على GTX 1660 S، مع الدفع بالثانية. عشر ساعات تكلف نحو $1.30.
- هل أحتاج إلى اشتراك؟
- لا. تدفع فقط مقابل وقت تشغيل جهازك من رصيدك بالدولار الأمريكي. أوقفه عندما تنتهي.
جرّبه على GPU خاصة بك خلال دقائق
اختر GPU، وافتح Jupyter أو SSH، وشغّل أي نموذج مفتوح. تدفع بالثانية ويمكنك الإيقاف في أي وقت؛ بلا اشتراك ولا رسوم إعداد.
- دفع بالثانية بالدولار الأمريكي
- PyTorch وCUDA جاهزان خلال دقائق
- استأجر أيضًا من ChatGPT أو Claude