MODELOS ABERTOS / Imagem para vídeo
Execute wan22-fp8-i2v-gguf em uma GPU na nuvem
wan22-fp8-i2v-gguf é um modelo de Imagem para vídeo da wangkanai. 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 12 GB para inferência com pesos GGUF, 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 3060 | 12 GB | $0.18 | $1.80 | Alugar |
| Titan Xp | 12 GB | $0.18 | $1.80 | Alugar |
| GTX TITAN X | 12 GB | $0.20 | $2.00 | Alugar |
| RTX 2060 | 12 GB | $0.20 | $2.00 | Alugar |
| RTX A4000 | 16 GB | $0.21 | $2.10 | Alugar |
Preços iniciais ao vivo do nosso catálogo. Você paga por segundo enquanto a máquina roda.
Como executar wan22-fp8-i2v-gguf
- 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 "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download wangkanai/wan22-fp8-i2v-gguf --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000Por que executar você mesmo?
Animar imagens em serviços hospedados consome créditos rapidamente. Uma GPU alugada não tem limite de créditos: você paga por segundo e testa quantas variações precisar.
Perguntas
- Quanta memória de GPU o wan22-fp8-i2v-gguf precisa?
- Pela nossa estimativa, cerca de 12 GB para inferência (14B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
- Quanto custa executar o wan22-fp8-i2v-gguf?
- A partir de $0.18 por hora em RTX 3060, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $1.80.
- 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