MODELOS ABERTOS / Edição e ampliação de imagens
Execute qwen-image-edit-2511-custom-4bit-v2 em uma GPU na nuvem
qwen-image-edit-2511-custom-4bit-v2 é um modelo de Edição e ampliação de imagens da Scuberedu. 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 15 GB para inferência com pesos U8, 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 | |
|---|---|---|---|---|
| RTX A4000 | 16 GB | $0.21 | $2.10 | Alugar |
| RTX 5060 Ti | 16 GB | $0.23 | $2.30 | Alugar |
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.24 | $2.40 | Alugar |
| Tesla V100 | 16 GB | $0.25 | $2.50 | Alugar |
| Q RTX 5000 | 16 GB | $0.27 | $2.70 | Alugar |
Preços iniciais ao vivo do nosso catálogo. Você paga por segundo enquanto a máquina roda.
Como executar qwen-image-edit-2511-custom-4bit-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 Scuberedu/qwen-image-edit-2511-custom-4bit-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 qwen-image-edit-2511-custom-4bit-v2 precisa?
- Pela nossa estimativa, cerca de 15 GB para inferência (11B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
- Quanto custa executar o qwen-image-edit-2511-custom-4bit-v2?
- A partir de $0.21 por hora em RTX A4000, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $2.10.
- 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