MODELOS ABIERTOS / Imagen a video
Ejecuta LTX-2-GGUF en una GPU en la nube
LTX-2-GGUF es un modelo de Imagen a video de vantagewithai. Mira cuánta memoria de GPU necesita, en qué GPU cabe hoy y cuánto cuesta ejecutarlo tú mismo, con facturación por segundo.
GPU en las que cabe hoy
Nuestra estimación es de unos 15 GB para inferencia con pesos GGUF, memoria de trabajo incluida. El uso real depende de la resolución, el tamaño de lote y la longitud de contexto.
| GPU | Memoria | Por hora | 10 horas | |
|---|---|---|---|---|
| RTX A4000 | 16 GB | $0.19 | $1.90 | Alquilar |
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.20 | $2.00 | Alquilar |
| RTX 5060 Ti | 16 GB | $0.20 | $2.00 | Alquilar |
| Tesla V100 | 16 GB | $0.22 | $2.20 | Alquilar |
| Q RTX 5000 | 16 GB | $0.24 | $2.40 | Alquilar |
Precios iniciales en vivo de nuestro catálogo. Pagas por segundo mientras la máquina funciona.
Cómo ejecutar LTX-2-GGUF
- 01
Alquila una GPU
Elige una de las GPU de arriba. La facturación es por segundo; detén la máquina y dejas de pagar.
- 02
Abre una terminal o Jupyter
Conéctate por SSH o abre Jupyter en tu navegador. PyTorch y CUDA están listos.
- 03
Descarga y ejecuta el modelo
Ejecuta los comandos de abajo. Los pesos se descargan directamente de Hugging Face a tu máquina.
pip install -U "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download vantagewithai/LTX-2-GGUF --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000¿Por qué ejecutarlo tú mismo?
Animar imágenes en servicios alojados gasta créditos rápidamente. Una GPU alquilada no tiene límite de créditos: pagas por segundo y pruebas todas las variantes que necesites.
Preguntas
- ¿Cuánta memoria de GPU necesita LTX-2-GGUF?
- Según nuestra estimación, unos 15 GB para inferencia (19B parámetros). Más resolución, contexto más largo o lotes mayores necesitan más.
- ¿Cuánto cuesta ejecutar LTX-2-GGUF?
- Desde $0.19 por hora en RTX A4000, con facturación por segundo. Diez horas cuestan unos $1.90.
- ¿Necesito una suscripción?
- No. Solo pagas el tiempo que funciona tu máquina, desde tu saldo en USD. Detenla cuando termines.
Pruébalo en tu propia GPU en minutos
Elige una GPU, abre Jupyter o SSH y ejecuta cualquier modelo abierto. Pagas por segundo y puedes detenerla cuando quieras; sin suscripción ni cuota de alta.
- Facturación por segundo en USD
- PyTorch y CUDA listos en minutos
- Alquila también desde ChatGPT o Claude