MODELOS ABERTOS / Edição e ampliação de imagens
Execute MOSS-Image-canny-controlnet em uma GPU na nuvem
MOSS-Image-canny-controlnet é um modelo de Edição e ampliação de imagens da thedeoxen. 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
O cartão do modelo não informa o tamanho, então ainda não podemos estimar a memória.
No momento não há GPU disponível com memória suficiente. Confira o catálogo mais tarde.
Preços iniciais ao vivo do nosso catálogo. Você paga por segundo enquanto a máquina roda.
Como executar MOSS-Image-canny-controlnet
- 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 thedeoxen/MOSS-Image-canny-controlnet --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
- 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