Läuft in ~30 s
Vorab zwischengespeichertes Image, Ports zugeordnet, TLS terminiert – der Stack läuft, bevor Sie diesen Satz zu Ende gelesen haben.
Template · Bildgenerierung · CUDA 12.1
Fooocus auf einer Cloud-GPU starten, in 30 Sekunden
Prompt-and-go-Bildgenerierung – Einfachheit im Midjourney-Stil auf SDXL. Fooocus verpackt SDXL in einer Oberfläche im Midjourney-Stil: Prompt eingeben, großartige Bilder erhalten, keine zu lernenden Sampler-Einstellungen. Es ist das Template, das Sie nicht-technischen Teammitgliedern in die Hand geben – und dank sekundengenauer Abrechnung kostet ein Nachmittag Prompting weniger als ein Kaffee. Ab $0,029/Std. auf einer unterbrechbaren RTX 3060.
Template ist kostenlos
Sie zahlen nur den GPU-Preis: Fooocus auf einer RTX 3060 kostet $0,058/Std. On-Demand, $0,029/Std. unterbrechbar, abgerechnet pro Sekunde.
Volumes für Zustandsdaten
Modelle, Datensätze und Ausgaben liegen auf einem Datenträger für $0,08/GB/Monat; die Instanz bleibt austauschbar.
Standardmäßig privat
Dedizierte GPU, verschlüsselter Datenträger, Kryptozahlungen, ohne KYC, keine gespeicherten IPs – Jupyter und SSH hinter Ihren eigenen Zugangsdaten.
Beste GPUs für Fooocus
Drei Preisstufen, mit denen dieses Template gut läuft – gut, besser, am besten. Jedes Modell im Katalog funktioniert; dies sind die besten Preis-Leistungs-Optionen.
| Stufe | GPU | VRAM | On-Demand | Unterbrechbar | Warum diese Karte | Aktion |
|---|---|---|---|---|---|---|
| Gut | RTX 3060 | 12 GB | $0,058 | $0,029 | Mit 12 GB läuft Fooocus im integrierten Low-VRAM-Modus. | Bereitstellen |
| Besser | RTX 4070 | 12 GB | $0,123 | $0,061 | 12 GB GDDR6X und Ada-Geschwindigkeit zu einem niedrigen Preis. | Bereitstellen |
| Am besten | RTX 4090 | 24 GB | $0,354 | $0,177 | 24 GB für schnelle Generierung mit großen Batches. | Bereitstellen |
Mehr VRAM benötigt? Der vollständige Katalog listet alle 83 Modelle mit Verfügbarkeit in Echtzeit auf; der VRAM-Leitfaden ordnet Modelle den passenden Karten zu.
Fooocus über Konsole, CLI oder API bereitstellen
Wählen Sie das Template in der Bereitstellungsleiste der Konsole, oder erledigen Sie es per Skript:
- Konsole – nach GPU filtern, Fooocus im Template-Auswahlmenü wählen, Datenträger und Umgebungsvariablen festlegen, bereitstellen.
- CLI – pip install lowcostgpu, dann der Befehl rechts. CLI-Referenz.
- API – POST /v1/instances mit "template": "fooocus". REST-Referenz.
- Eigenes Image – jede OCI-Referenz funktioniert ebenfalls; wir injizieren die NVIDIA-Runtime. Template-Dokumentation.
$ lowcostgpu launch --gpu rtx-3060 --template fooocus \
--disk 100 --volume models:/workspace/models
✓ instance i-7a41c0e2 running (27.9s)
# Fooocus · RTX 3060 · $0,058/hr · per second
# https://i-7a41c0e2.lowcostgpu.com:8888 (TLS)
$ lowcostgpu stop i-7a41c0e2 # billing ends this secondWas steckt im Template Fooocus
| Image | lowcostgpu/fooocus |
|---|---|
| CUDA | CUDA 12.1 |
| Zugang | SSH-Shell · JupyterLab auf einem zugeordneten Port |
| Kategorie | Bildgenerierung |
| Speicherplatz | NVMe-Instanzdatenträger (Größe bei Bereitstellung festgelegt) + optionale Netzwerk-Volumes |
| Abrechnung | Nur GPU-Preis, pro Sekunde – keine Template-Gebühr, keine Einrichtungsgebühr |
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Fooocus auf einer Cloud-GPU: FAQ
Umgebungsvariablen, Ports und benutzerdefinierte Images werden in der Template-Dokumentation behandelt.
Wie viel kostet es, Fooocus auf einer Cloud-GPU auszuführen?
Nur der GPU-Preis – das Template ist kostenlos. Ab $0,029/Std. auf einer unterbrechbaren RTX 3060, $0,058/Std. On-Demand auf einer RTX 3060. Es wird pro Sekunde abgerechnet, eine Stunde Herumprobieren kostet also eine Stunde, nicht einen Tag. Datenträger kosten $0,08/GB/Monat.
Wie lange dauert der Start von Fooocus?
Etwa 30 Sekunden nach dem Klick auf „Bereitstellen“: Das Image ist auf den Hosts vorab zwischengespeichert, Ports sind zugeordnet und TLS wird für Sie terminiert. Der Neustart einer gestoppten Instanz ist schneller, und Ihr Datenträger ist genauso, wie Sie ihn verlassen haben.
Kann ich meine Modelle und Ausgaben zwischen Sessions behalten?
Ja – fügen Sie bei der Bereitstellung einen Datenträger hinzu. Alles auf dem Datenträger übersteht das Löschen der Instanz und wird in Sekunden auf der nächsten Instanz in der Region eingebunden, für $0,08/GB/Monat. Der Instanzdatenträger selbst übersteht Stopp/Start, aber nicht das Löschen.
Kann ich eigene SDXL-Checkpoints und LoRAs hinzufügen?
Legen Sie sie auf einem am Modellpfad eingehängten Datenträger ab; Fooocus listet sie beim nächsten Start im erweiterten Panel auf.