minimax_h3_fl2va_fp8_e4m3fn をクラウド GPU で動かす
minimax_h3_fl2va_fp8_e4m3fn は rzgar による画像から動画モデルです。必要な GPU メモリ、今日動かせる GPU、自分で動かした場合の費用（秒単位課金）を確認できます。
パラメータ数
—
必要な GPU メモリ
—
ライセンス
apache-2.0
ダウンロード数
4,324
更新日 2026/08/07
今日動かせる GPU
モデルカードにサイズの記載がないため、まだメモリを見積もれません。
現在、十分なメモリを持つ GPU に空きがありません。しばらくしてからカタログを確認してください。
カタログのリアルタイム開始価格です。マシンが動いている間だけ秒単位で支払います。
minimax_h3_fl2va_fp8_e4m3fn の動かし方
- 01
GPU をレンタル
上の GPU から 1 つ選びます。課金は秒単位で、マシンを停止すれば課金も止まります。
- 02
ターミナルか Jupyter を開く
SSH で接続するか、ブラウザで Jupyter を開きます。PyTorch と CUDA は準備済みです。
- 03
モデルをダウンロードして実行
下のコマンドを実行します。重みは Hugging Face からマシンへ直接ダウンロードされます。
pip install -U diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download rzgar/minimax_h3_fl2va_fp8_e4m3fn --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"なぜ自分で動かすのか
ホスト型サービスで画像を動かすとクレジットがすぐ尽きます。レンタル GPU にクレジット上限はなく、秒単位で支払い、必要なだけバリエーションを試せます。
よくある質問
- サブスクリプションは必要ですか？
- いいえ。マシンが動いた時間分だけを USD 残高から支払います。終わったら停止してください。
自分の GPU で数分で試せます
GPU を選び、Jupyter か SSH を開いて、好きなオープンモデルを動かしましょう。秒単位の支払いで、いつでも停止できます。サブスクリプションも初期費用もありません。
- USD で秒単位の課金
- PyTorch と CUDA が数分で準備完了
- ChatGPT や Claude からもレンタル可能