# SOME DESCRIPTIVE TITLE.
# Copyright (C) 2023, Xorbits Inc.
# This file is distributed under the same license as the Xinference package.
# FIRST AUTHOR <EMAIL@ADDRESS>, 2024.
#
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"Project-Id-Version: Xinference\n"
"Report-Msgid-Bugs-To: \n"
"POT-Creation-Date: 2025-06-01 16:29+0800\n"
"PO-Revision-Date: YEAR-MO-DA HO:MI+ZONE\n"
"Last-Translator: FULL NAME <EMAIL@ADDRESS>\n"
"Language-Team: de <LL@li.org>\n"
"Language: de\n"
"MIME-Version: 1.0\n"
"Content-Type: text/plain; charset=utf-8\n"
"Content-Transfer-Encoding: 8bit\n"
"Plural-Forms: nplurals=2; plural=(n != 1);\n"
"Generated-By: Babel 2.18.0\n"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:5
msgid "Video (Experimental)"
msgstr "Video (experimentell)"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:7
msgid "Learn how to generate videos with Xinference."
msgstr "Lernen, wie man mit Xinference Videos generiert"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:11
msgid "Introduction"
msgstr "Einführung"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:14
msgid "The Video API provides the ability to interact with videos:"
msgstr "Die Video-API bietet eine Möglichkeit zur Interaktion mit Videos:"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:17
msgid ""
"The text-to-video endpoint create videos from scratch based on a text "
"prompt."
msgstr ""
"Der Text-zu-Video-Endpunkt erstellt aus einem Text-Prompt ein Video von "
"Grund auf."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:18
msgid ""
"The image-to-video endpoint create videos from scratch based on an input "
"image."
msgstr ""
"Der Image-to-Video-Endpunkt erstellt ein Video von Grund auf aus einem "
"einzelnen Bild."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:19
msgid ""
"The firstlastframe-to-video endpoint creates videos based on the transition "
"between a first and a last frame."
msgstr ""
"firstlastframe-to-video Schnittstelle erzeugt ein Video basierend auf dem "
"Übergang zwischen dem ersten und letzten Einzelbild."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:39
msgid "Supported models"
msgstr "Unterstützte Modellliste"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:41
msgid ""
"The text-to-video API is supported with the following models in Xinference:"
msgstr ""
"Die Text-to-Video-API unterstützt in Xinference die folgenden Modelle:"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:43
msgid ":ref:`CogVideoX-2b <models_builtin_cogvideox-2b>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:44
msgid ":ref:`CogVideoX-5b <models_builtin_cogvideox-5b>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:45
msgid ":ref:`HunyuanVideo <models_builtin_hunyuanvideo>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:46
msgid ":ref:`Wan2.1-1.3B <models_builtin_wan2.1-1.3b>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:47
msgid ":ref:`Wan2.1-14B <models_builtin_wan2.1-14b>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:49
msgid ""
"The image-to-video API is supported with the following models in Xinference:"
msgstr "Image-to-video API unterstützt in Xinference die folgenden Modelle:"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:51
msgid ":ref:`Wan2.1-i2v-14B-480p <models_builtin_wan2.1-i2v-14b-480p>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:52
msgid ":ref:`Wan2.1-i2v-14B-720p <models_builtin_wan2.1-i2v-14b-720p>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:54
msgid ""
"The firstlastframe-to-video API is supported with the following models in "
"Xinference:"
msgstr ""
"In Xinference werden die folgenden Modelle unterstützt, die die "
"firstlastframe-to-video-Schnittstelle verwenden:"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:56
msgid ":ref:`Wan2.1-flf2v-14B-720p <models_builtin_wan2.1-flf2v-14b-720p>`"
msgstr ""

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:59
msgid "Quickstart"
msgstr "Schnellstart"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:62
msgid "Text-to-video"
msgstr "Text-zu-Video"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:64
msgid ""
"You can try text-to-video API out either via cURL, or Xinference's python "
"client:"
msgstr "Die text-to-video API kann über cURL oder Xinference genutzt werden."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:91
msgid "Image-to-video"
msgstr "Bild-zu-Video"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:93
msgid ""
"You can try image-to-video API out either via cURL, or Xinference's python "
"client:"
msgstr ""
"Die image-to-video API kann via cURL oder Xinference verwendet werden."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:118
msgid "FirstLastFrame-to-video"
msgstr "Anfangs- und Endbildsequenz generieren"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:120
msgid ""
"You can try firstlastframe-to-video API out either via cURL, or Xinference's"
" python client:"
msgstr ""
"Sie können die Schnittstelle `firstlastframe-to-video` über cURL oder den "
"Python-Client von Xinference testen:"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:147
msgid "Memory optimization"
msgstr "Speicheroptimierung"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:149
msgid ""
"Video generation will occupy huge GPU memory, for instance, running "
"CogVideoX may require up to around 35 GB GPU memory."
msgstr ""
"Videogenerierung beansprucht viel Videospeicher. Beispielsweise kann der "
"Betrieb von CogVideoX etwa 35 GB Videospeicher belegen."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:152
msgid ""
"Xinference supports several options to optimize video model memory (VRAM) "
"usage."
msgstr ""
"Xinference unterstützt mehrere Optionen zur Optimierung der VRAM-Nutzung von"
" Videomodellen."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:154
msgid "CPU offloading or block level group offloading."
msgstr "CPU-Offloading oder blockweises Gruppen-Offloading."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:155
msgid "Layerwise casting."
msgstr "Layerweises Casting."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:159
msgid ""
"CPU offloading and Block Level Group Offloading cannot be enabled at the "
"same time, but layerwise casting can be used in combination with either of "
"them."
msgstr ""
"CPU-Offloading und blockweises Group-Offloading können nicht gleichzeitig "
"aktiviert werden, aber die schichtweise Typkonvertierung kann in Verbindung "
"mit einem von beiden verwendet werden."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:163
msgid "CPU offloading"
msgstr "CPU-Auslagerung"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:165
msgid ""
"CPU offloading keeps the model weights on the CPU and only loads them to the"
" GPU when a forward pass needs to be executed. It is suitable for scenarios "
"with extremely limited GPU memory, but it has a significant impact on "
"performance."
msgstr ""
"CPU-Offloading belässt die Modellgewichte auf der CPU und lädt sie erst "
"während der Vorwärtsausbreitung in die GPU. Geeignet für Szenarien mit "
"extrem begrenztem Videospeicher, hat jedoch erhebliche Auswirkungen auf die "
"Leistung."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:169
msgid ""
"When running on GPU whose memory is less than 24 GB, we recommend to add "
"``--cpu_offload True`` when launching model. For Web UI, add an extra "
"option, ``cpu_offload`` with value set to ``True``."
msgstr ""
"Bei Verwendung einer GPU mit weniger als 24 GB Videospeicher wird empfohlen,"
" beim Starten des Modells ``--cpu_offload True`` hinzuzufügen. Für die Web-"
"Benutzeroberfläche kann die zusätzliche Option ``cpu_offload`` mit dem Wert "
"``True`` hinzugefügt werden."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:178
msgid "Block Level Group Offloading"
msgstr "Block-Level Group Offloading"

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:180
msgid ""
"Block Level Group Offloading groups multiple internal layers of the model "
"(such as ``torch.nn.ModuleList`` or ``torch.nn.Sequential``) and loads these"
" groups from the CPU to the GPU as needed during inference. Compared to CPU "
"offloading, it uses more memory but has less impact on performance."
msgstr ""
"Block-Level Offloading gruppiert mehrere interne Schichten eines Modells "
"(wie ``torch.nn.ModuleList`` oder ``torch.nn.Sequential``) und lädt diese "
"Gruppen während der Inferenz bei Bedarf von der CPU auf die GPU. Im "
"Vergleich zum CPU-Offloading verwendet es mehr Speicher, hat jedoch "
"geringere Auswirkungen auf die Leistung."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:184
msgid ""
"For the command line, add the ``--group_offload True`` option; for the Web "
"UI, add an additional option ``group_offload`` with the value set to "
"``True``."
msgstr ""
"Für die Kommandozeile fügen Sie die Option ``--group_offload True`` hinzu; "
"für die Web-Benutzeroberfläche fügen Sie eine zusätzliche Option "
"``group_offload`` hinzu und setzen den Wert auf ``True``."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:187
msgid ""
"We can speed up group offloading inference, by enabling the use of CUDA "
"streams. However, using CUDA streams requires moving the model parameters "
"into pinned memory. This allocation is handled by Pytorch under the hood, "
"and can result in a significant spike in CPU RAM usage. Please consider this"
" option if your CPU RAM is atleast 2X the size of the model you are group "
"offloading. Enable CUDA streams via adding ``--use_stream True`` for command"
" line; for the Web UI, add an additional option ``use_stream`` with the "
"value set to ``True``."
msgstr ""
"Durch die Aktivierung von CUDA-Streams können wir das gruppierte Auslagern "
"von Inferenzen beschleunigen. Die Verwendung von CUDA-Streams erfordert "
"jedoch, dass die Modellparameter in den festen Speicher (pinned memory) "
"verschoben werden. Diese Zuweisung wird von PyTorch im Hintergrund verwaltet"
" und kann zu einem erheblichen Anstieg des CPU-RAM-Verbrauchs führen. Wenn "
"Ihr CPU-RAM mindestens doppelt so groß wie die Modellgröße ist, sollten Sie "
"diese Option in Betracht ziehen. Aktivieren Sie CUDA-Streams, indem Sie "
"``--use_stream True`` in der Befehlszeile hinzufügen; für das Web-UI fügen "
"Sie eine zusätzliche Option ``use_stream`` mit dem Wert ``True`` hinzu."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:199
msgid "Applying Layerwise Casting to the Transformer"
msgstr "Wenden Sie die schichtweise Typkonvertierung auf den Transformer an."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:201
msgid ""
"Layerwise casting will downcast each layer’s weights to "
"``torch.float8_e4m3fn``, temporarily upcast to ``torch.bfloat16`` during the"
" forward pass of the layer, then revert to ``torch.float8_e4m3fn`` "
"afterward. This approach reduces memory requirements by approximately 50% "
"while introducing a minor quality reduction in the generated video due to "
"the precision trade-off. Enable layerwise casting via adding "
"``--layerwise_cast True`` for command line; for the Web UI, add an "
"additional option ``layerwise_cast`` with the value set to ``True``."
msgstr ""
"Die schichtweise Typumwandlung stuft die Gewichte jeder Schicht auf "
"``torch.float8_e4m3fn`` herab, hebt sie während des Vorwärtsdurchlaufs der "
"Schicht vorübergehend auf ``torch.bfloat16`` an und setzt sie anschließend "
"wieder auf ``torch.float8_e4m3fn`` zurück. Diese Methode reduziert den "
"Speicherbedarf um etwa 50 %, führt jedoch aufgrund von "
"Genauigkeitsabwägungen zu einer leichten Verschlechterung der Videoqualität."
" Aktivieren Sie die schichtweise Typumwandlung durch Hinzufügen von "
"``--layerwise_cast True`` in der Befehlszeile; für die Web-"
"Benutzeroberfläche fügen Sie eine zusätzliche Option ``layerwise_cast`` mit "
"dem Wert ``True`` hinzu."

#: ../../source/models/model_abilities/video.rst:208
msgid "This example will require 20GB of VRAM."
msgstr "Dieses Beispiel benötigt 20 GB VRAM."

#~ msgid "OpenAI-compatible ENDPOINT"
#~ msgstr "OpenAI-kompatibler Endpunkt"

#~ msgid "API"
#~ msgstr ""

#~ msgid "Endpoint"
#~ msgstr "Endpunkt"

#~ msgid "Text-to-Video API"
#~ msgstr "Text-to-Video API"

#~ msgid "/v1/video/generations"
#~ msgstr ""

#~ msgid "Image-to-Video API"
#~ msgstr "Bild-zu-Video API"

#~ msgid "/v1/video/generations/image"
#~ msgstr ""
