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MODÈLES OUVERTS / Synthèse vocale

Exécuter VibeVoice-Large sur un GPU cloud

VibeVoice-Large est un modèle Synthèse vocale de aoi-ot. Découvrez la mémoire GPU nécessaire, les GPU sur lesquels il tient aujourd'hui et le coût pour l'exécuter vous-même, facturé à la seconde.

Louer RTX 3090 dès $0.38/h
Paramètres
9.3B
Mémoire GPU requise
≈ 24 GB
Licence
mit
Téléchargements
1 444
Mis à jour le 25 sept. 2025

GPU compatibles aujourd'hui

Notre estimation : environ 24 Go pour l'inférence avec des poids BF16, mémoire de travail incluse. L'usage réel dépend de la résolution, de la taille de lot et de la longueur de contexte.

GPUMémoirePar heure10 heures
RTX 309024 GB$0.38$3.80Louer
Titan RTX24 GB$0.40$4.00Louer
RTX A500024 GB$0.42$4.20Louer
RTX PRO 400024 GB$0.45$4.50Louer
L424 GB$0.48$4.80Louer

Prix de départ en direct depuis notre catalogue. Vous payez à la seconde tant que la machine tourne.

Comment exécuter VibeVoice-Large

  1. 01

    Louez un GPU

    Choisissez l'un des GPU ci-dessus. Facturation à la seconde ; arrêtez la machine et la facturation s'arrête.

  2. 02

    Ouvrez un terminal ou Jupyter

    Connectez-vous en SSH ou ouvrez Jupyter dans votre navigateur. PyTorch et CUDA sont prêts.

  3. 03

    Téléchargez et lancez le modèle

    Exécutez les commandes ci-dessous. Les poids sont téléchargés directement depuis Hugging Face sur votre machine.

pip install -U transformers accelerate
python -c "from transformers import pipeline; p = pipeline('text-to-speech', model='aoi-ot/VibeVoice-Large', device=0); print(p)"

Pourquoi l'exécuter vous-même ?

Les services vocaux hébergés facturent au caractère. Sur votre propre GPU, une longue narration ne coûte que les minutes de fonctionnement.

Questions

De combien de mémoire GPU VibeVoice-Large a-t-il besoin ?
Selon notre estimation, environ 24 Go pour l'inférence (9.3B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
Combien coûte l'exécution de VibeVoice-Large ?
À partir de $0.38 de l'heure sur RTX 3090, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $3.80.
Faut-il un abonnement ?
Non. Vous payez uniquement le temps de fonctionnement de votre machine, depuis votre solde en USD. Arrêtez-la quand vous avez terminé.

Essayez-le sur votre propre GPU en quelques minutes

Choisissez un GPU, ouvrez Jupyter ou SSH et exécutez n'importe quel modèle ouvert. Vous payez à la seconde et pouvez arrêter à tout moment ; sans abonnement ni frais d'installation.

  • Facturation à la seconde en USD
  • PyTorch et CUDA prêts en quelques minutes
  • Louez aussi depuis ChatGPT ou Claude

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