MODELOS ABERTOS / Geração de imagens com IA
Execute GLM-Image em uma GPU na nuvem
GLM-Image é um modelo de Geração de imagens com IA da zai-org. 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 18 GB para inferência com pesos BF16, 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 2080 Ti | 22 GB | $0.20 | $2.00 | Alugar |
| RTX 3090 | 24 GB | $0.35 | $3.50 | Alugar |
| RTX 4000Ada | 20 GB | $0.35 | $3.50 | Alugar |
| Titan RTX | 24 GB | $0.40 | $4.00 | Alugar |
| A10 | 22 GB | $0.43 | $4.30 | Alugar |
Preços iniciais ao vivo do nosso catálogo. Você paga por segundo enquanto a máquina roda.
Como executar GLM-Image
- 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 zai-org/GLM-Image --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?
Com sua própria GPU não há plano mensal nem crédito por imagem. Carregue qualquer modelo ou LoRA e gere em lotes.
Perguntas
- Quanta memória de GPU o GLM-Image precisa?
- Pela nossa estimativa, cerca de 18 GB para inferência (6.9B parâmetros). Resolução maior, contexto mais longo ou lotes maiores precisam de mais.
- Quanto custa executar o GLM-Image?
- A partir de $0.20 por hora em RTX 2080 Ti, com cobrança por segundo. Dez horas custam cerca de $2.00.
- 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