MODÈLES OUVERTS / Génération de vidéo par IA
Exécuter hyperflow-h3-flash-ref2va-GGUF sur un GPU cloud
hyperflow-h3-flash-ref2va-GGUF est un modèle Génération de vidéo par IA de moonbox-dev. Découvrez la mémoire GPU nécessaire, les GPU sur lesquels il tient aujourd'hui et le coût pour l'exécuter vous-même, facturé à la seconde.
GPU compatibles aujourd'hui
Notre estimation : environ 12 Go pour l'inférence avec des poids GGUF, mémoire de travail incluse. L'usage réel dépend de la résolution, de la taille de lot et de la longueur de contexte.
| GPU | Mémoire | Par heure | 10 heures | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Louer |
| Titan Xp | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Louer |
| GTX TITAN X | 12 GB | $0.17 | $1.70 | Louer |
| RTX 2060 | 12 GB | $0.17 | $1.70 | Louer |
| RTX 3060 laptop | 12 GB | $0.19 | $1.90 | Louer |
Prix de départ en direct depuis notre catalogue. Vous payez à la seconde tant que la machine tourne.
Comment exécuter hyperflow-h3-flash-ref2va-GGUF
- 01
Louez un GPU
Choisissez l'un des GPU ci-dessus. Facturation à la seconde ; arrêtez la machine et la facturation s'arrête.
- 02
Ouvrez un terminal ou Jupyter
Connectez-vous en SSH ou ouvrez Jupyter dans votre navigateur. PyTorch et CUDA sont prêts.
- 03
Téléchargez et lancez le modèle
Exécutez les commandes ci-dessous. Les poids sont téléchargés directement depuis Hugging Face sur votre machine.
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download moonbox-dev/hyperflow-h3-flash-ref2va-GGUF --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000Pourquoi l'exécuter vous-même ?
Les outils vidéo hébergés facturent au clip ou au mois et vous mettent en file d'attente. Sur votre propre GPU, vous payez seulement le temps d'exécution, créez autant de clips que vous voulez et gardez prompts et fichiers sur votre machine.
Questions
- De combien de mémoire GPU hyperflow-h3-flash-ref2va-GGUF a-t-il besoin ?
- Selon notre estimation, environ 12 Go pour l'inférence (14B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
- Combien coûte l'exécution de hyperflow-h3-flash-ref2va-GGUF ?
- À partir de $0.16 de l'heure sur RTX 3060, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $1.60.
- Faut-il un abonnement ?
- Non. Vous payez uniquement le temps de fonctionnement de votre machine, depuis votre solde en USD. Arrêtez-la quand vous avez terminé.
Essayez-le sur votre propre GPU en quelques minutes
Choisissez un GPU, ouvrez Jupyter ou SSH et exécutez n'importe quel modèle ouvert. Vous payez à la seconde et pouvez arrêter à tout moment ; sans abonnement ni frais d'installation.
- Facturation à la seconde en USD
- PyTorch et CUDA prêts en quelques minutes
- Louez aussi depuis ChatGPT ou Claude