Локальная нейросеть для генерации видео: термины и чек-лист

Подробности, цифры, термины и чек-лист по теме «Локальная нейросеть для генерации видео». Страница справочника целиком: Локальная нейросеть для генерации видео.

Коротко о теме

Локальная нейросеть для генерации видео: Wan 2.1 и 2.2, HunyuanVideo 1.5 и Mochi, сколько видеопамяти просит каждая и чем отличаются лицензии.

Подробности по разделам

Что реально сгенерировать локально: длина и время

Отсюда практический вывод: локальная генерация удобна для серий коротких планов, анимации готовых иллюстраций и экспериментов с очередью заданий на ночь. Длинный ролик собирают из кусков в монтажной программе.

Как запустить видео-модель на сервере

У Wan 2.2 младшая модель запускается так: Флаги offload_model, convert_model_dtype и t5_cpu нужны картам на 24 ГБ: на 80 ГБ их убирают, и генерация идёт быстрее. Какие карты сдаются в аренду и сколько у них памяти, разобрано на странице аренда видеокарты.

Лицензии видео-моделей: где есть ограничения

Если ролики пойдут клиентам в этих странах, выбирайте Wan.

Ключевые цифры

Термины на странице

GPU
GPU это видеокарта. На сервере её используют для нейросетей, рендера и расчётов.
LLM
LLM это большая языковая модель. Для запуска на своём сервере ей нужна видеопамять или много оперативной.
Видеопамять
Видеопамять ограничивает, какая модель нейросети поместится на видеокарту.
ОЗУ
ОЗУ это оперативная память. Её чаще всего не хватает раньше, чем процессора: базы данных и сайты на CMS держат данные в памяти.
152-ФЗ
152-ФЗ это закон о персональных данных. Вместе с требованием локализации он обязывает хранить базы с данными россиян на серверах в России.
Apache
Apache это веб-сервер. На хостинге с ним работают файлы .htaccess.
Tier
Tier это класс дата-центра по уровню резервирования питания и охлаждения, от I до IV.
ЦОД
ЦОД это дата-центр: здание с серверами, питанием, охлаждением и сетью.

Что проверить

  1. Посчитайте видеопамять под модель до заказа сервера.
  2. Начните с почасовой оплаты и выключайте сервер после работы.
  3. Проверьте драйверы и версию CUDA под ваш фреймворк.
  4. Выберите конфигурацию по памяти и диску под задачу, процессор обычно вторичен.
  5. Проверьте тип виртуализации: KVM даёт свою систему и гарантированные ресурсы.
  6. Уточните, входит ли IPv4 и сколько стоит трафик сверх пакета.

Связанные страницы