ОТКРЫТЫЕ МОДЕЛИ / Редактирование и апскейл изображений
Запустите Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO-V19 на облачном GPU
Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO-V19 — модель от prithivMLmods для задачи «Редактирование и апскейл изображений». 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
По нашей оценке, около 26 ГБ для инференса с весами F8_E4M3, включая рабочую память. Реальный расход зависит от разрешения, размера батча и длины контекста.
| GPU | Память | В час | 10 часов | |
|---|---|---|---|---|
| Q RTX 8000 | 45 GB | $0.54 | $5.40 | Арендовать |
| A100 SXM4 | 80 GB | $0.75 | $7.50 | Арендовать |
| RTX 5000Ada | 32 GB | $0.78 | $7.80 | Арендовать |
| A100 PCIE | 40 GB | $0.83 | $8.30 | Арендовать |
| A40 | 45 GB | $0.87 | $8.70 | Арендовать |
Актуальные начальные цены из нашего каталога. Вы платите посекундно, пока машина работает.
Как запустить Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO-V19
- 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 diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download prithivMLmods/Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO-V19 --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"Зачем запускать самому?
Пакетное редактирование и апскейл — тяжёлые задачи. Облачный GPU быстро их выполняет, а оплата заканчивается вместе с работой.
Вопросы
- Сколько видеопамяти нужно Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO-V19?
- По нашей оценке, около 26 ГБ для инференса (20B параметров). Более высокое разрешение, длинный контекст или большие батчи потребуют больше.
- Сколько стоит запуск Qwen-Image-Edit-Rapid-AIO-V19?
- От $0.54 в час на Q RTX 8000, с посекундной оплатой. Десять часов обойдутся примерно в $5.40.
- 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