Qwen3.8-27B, with vision, holding 451K tokens of KV on a single RTX 5090, under a 400 W cap, in a container. Stock fp8 KV fits ~124K total on this card; this stack does 3.6x that, so three parallel sessions' context (3×75K) stays resident in the pool: sessions keep their KV and continue without re-prefill cost.
Pipeline utilisé pour fabriquer une « scène » animée en trois étapes indépendantes :
- Image de base (le décor) — FLUX.1 [dev] via fal.ai
- Vidéos du personnage (boucles) — MiniMax H3 (image → vidéo)
- Voix du personnage — TTS Qwen3 (vLLM-Omni)
Chaque étape se pilote en quelques appels HTTP (curl). Aucun outil annexe requis.
Hardware: NVIDIA B200 (180GB VRAM, compute capability 10.0) on RunPod
Image: runpod/pytorch:1.0.2-cu1281-torch280-ubuntu2404
Image contents: CUDA 12.8.1, PyTorch 2.8.0, Ubuntu 24.04
Cost: ~$5/hour — every minute counts
Network volume: /workspace — 500GB (all 3 models + llama.cpp build)
Container disk: 200GB (holds 1 model at a time on fast local NVMe)
Goal: Near-lossless quality, 200K+ context, benchmark-driven optimization
Éditeur vidéo web optimisé pour le montage de vidéos "talking-head" (screencasts, podcasts, tutoriels). L'innovation principale est l'édition pilotée par la transcription : au lieu de naviguer manuellement dans la vidéo, on édite la transcription et la vidéo suit.
- Résolution : 2560×1440 (1440p)
- Framerate : 60 fps
- Durée : jusqu'à 2 heures
| #!/bin/bash | |
| # miracle-morning.sh: creates a journal per month for the writing part of the miracle morning, and automatically pushed it to git | |
| MONTH=$(date +"%Y-%m") | |
| DAY=$(date +"%Y-%m-%d") | |
| # ~/miracle-morning should be a git repository | |
| kate ~/miracle-morning/journal/$MONTH.md | |
| cd ~/miracle-morning |
| 0x1e60b2e238b8D5881AC6e73ae430f73f54bAb3Fe |
| 0x9a775F3C73669881d700cfB059055bA789a1EcB5 |
| // npm install chai express supertest | |
| var fs = require('fs') | |
| var expect = require('chai').expect | |
| var express = require('express') | |
| var supertest = require('supertest') | |
| describe('file sending', function() { | |
| doTest('image/png') // works | |
| doTest('audio/mpeg') // fails |