AÇIK MODELLER / Görsel düzenleme ve büyütme
FLUX2_dev_sdnq_dynamic_4bit modelini bulut GPU'da çalıştır
FLUX2_dev_sdnq_dynamic_4bit, OzzyGT tarafından geliştirilen bir Görsel düzenleme ve büyütme modeli. Ne kadar GPU belleği istediğini, bugün hangi GPU'lara sığdığını ve kendin çalıştırmanın maliyetini gör; ödeme saniye bazında.
Bugün sığdığı GPU'lar
Tahminimiz U8 ağırlıklarla çıkarım için çalışma belleği dahil yaklaşık 23 GB. Gerçek kullanım çözünürlüğe, toplu iş boyutuna ve bağlam uzunluğuna bağlı.
| GPU | Bellek | Saatlik | 10 saat | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 | 24 GB | $0.36 | $3.60 | Kirala |
| Titan RTX | 24 GB | $0.40 | $4.00 | Kirala |
| A10 | 24 GB | $0.43 | $4.30 | Kirala |
| RTX A5000 | 24 GB | $0.43 | $4.30 | Kirala |
| RTX PRO 4000 | 24 GB | $0.45 | $4.50 | Kirala |
Kataloğumuzdan canlı başlangıç fiyatları. Makine çalıştığı sürece saniye bazında ödersin.
FLUX2_dev_sdnq_dynamic_4bit nasıl çalıştırılır
- 01
GPU kirala
Yukarıdaki GPU'lardan birini seç. Ödeme saniye bazında; makineyi durdurunca ödeme de durur.
- 02
Terminali ya da Jupyter'i aç
SSH ile bağlan ya da Jupyter'i tarayıcında aç. PyTorch ve CUDA hazır.
- 03
Modeli indir ve çalıştır
Aşağıdaki komutları çalıştır. Ağırlıklar doğrudan Hugging Face'ten makinene iner.
pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download OzzyGT/FLUX2_dev_sdnq_dynamic_4bit --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"Neden kendin çalıştırmalısın?
Toplu düzenleme ve büyütme ağır işlerdir. Bulut GPU onları hızla bitirir, iş bitince ödeme de durur.
Sorular
- FLUX2_dev_sdnq_dynamic_4bit ne kadar GPU belleği ister?
- Tahminimize göre çıkarım için yaklaşık 23 GB (18B parametre). Yüksek çözünürlük, uzun bağlam ya da büyük toplu iş daha fazlasını ister.
- FLUX2_dev_sdnq_dynamic_4bit çalıştırmak ne kadar tutar?
- RTX 3090 üzerinde saatlik $0.36'ten başlar, ödeme saniye bazında. On saat yaklaşık $3.60 tutar.
- Abonelik gerekir mi?
- Hayır. Yalnız makinenin çalıştığı süreyi USD bakiyenden ödersin. İşin bitince durdur.
Kendi GPU'nda dakikalar içinde dene
Bir GPU seç, Jupyter'i ya da SSH'yi aç ve istediğin açık modeli çalıştır. Saniye bazında ödersin, istediğin an durdurursun; abonelik ve kurulum ücreti yok.
- USD ile saniye bazında ödeme
- PyTorch ve CUDA dakikalar içinde hazır
- ChatGPT ya da Claude'dan da kiralayabilirsin