MODELOS ABERTOS / Edição e ampliação de imagens
Execute AuraSR-v2 em uma GPU na nuvem
AuraSR-v2 é um modelo de Edição e ampliação de imagens da research101. Veja quanta memória de GPU ele precisa, em quais GPUs cabe hoje e quanto custa executá-lo você mesmo, com cobrança por segundo.
GPUs em que cabe hoje
Nossa estimativa é de cerca de 3 GB para inferência com pesos F32, incluindo a memória de trabalho. O uso real depende da resolução, do tamanho do lote e do comprimento do contexto.
| GPU | Memória | Por hora | 10 horas | |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1650 | 4 GB | $0.13 | $1.30 | Alugar |
| GTX 1070 | 8 GB | $0.14 | $1.40 | Alugar |
| GTX 1660 | 6 GB | $0.14 | $1.40 | Alugar |
| GTX 1660 S | 6 GB | $0.14 | $1.40 | Alugar |
| RTX A2000 | 6 GB | $0.15 | $1.50 | Alugar |
Preços iniciais ao vivo do nosso catálogo. Você paga por segundo enquanto a máquina roda.
Como executar AuraSR-v2
- 01
Alugue uma GPU
Escolha uma das GPUs acima. A cobrança é por segundo; pare a máquina e a cobrança para.
- 02
Abra um terminal ou o Jupyter
Conecte-se por SSH ou abra o Jupyter no navegador. PyTorch e CUDA já estão prontos.
- 03
Baixe e execute o modelo
Execute os comandos abaixo. Os pesos são baixados direto do Hugging Face para a sua máquina.
pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download research101/AuraSR-v2 --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"Por que executar você mesmo?
Edição em lote e ampliação são trabalhos pesados. Uma GPU na nuvem termina rápido e a cobrança para quando o trabalho acaba.
Perguntas
- Quanta memória de GPU o AuraSR-v2 precisa?
- Pela nossa estimativa, cerca de 3 GB para inferência (620M parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
- Quanto custa executar o AuraSR-v2?
- A partir de $0.13 por hora em GTX 1650, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $1.30.
- Preciso de uma assinatura?
- Não. Você paga só pelo tempo em que a máquina roda, usando seu saldo em USD. Pare-a quando terminar.
Experimente na sua própria GPU em minutos
Escolha uma GPU, abra o Jupyter ou o SSH e execute qualquer modelo aberto. Você paga por segundo e pode parar quando quiser; sem assinatura nem taxa de ativação.
- Cobrança por segundo em USD
- PyTorch e CUDA prontos em minutos
- Alugue também pelo ChatGPT ou Claude