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MODÈLES OUVERTS / Image vers vidéo

Exécuter ThunderHero-Redmond-WAN2-I2V-14B sur un GPU cloud

ThunderHero-Redmond-WAN2-I2V-14B est un modèle Image vers vidéo de artificialguybr. 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.

Paramètres
≈ 14B
Mémoire GPU requise
≈ 35 GB
Licence
cc0-1.0
Téléchargements
266
Mis à jour le 20 juil. 2026

GPU compatibles aujourd'hui

Notre estimation : environ 35 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
Q RTX 800045 GB$0.48$4.80Louer
CMP 170HX64 GB$0.62$6.20Louer
A100 SXM480 GB$0.72$7.20Louer
RTX A600048 GB$0.72$7.20Louer
A100 PCIE40 GB$0.74$7.40Louer

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

Comment exécuter ThunderHero-Redmond-WAN2-I2V-14B

  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 diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download artificialguybr/ThunderHero-Redmond-WAN2-I2V-14B --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"

Pourquoi l'exécuter vous-même ?

Animer des images sur des services hébergés consomme vite les crédits. Un GPU loué n'a pas de limite de crédits : vous payez à la seconde et testez autant de variantes que nécessaire.

Questions

De combien de mémoire GPU ThunderHero-Redmond-WAN2-I2V-14B a-t-il besoin ?
Selon notre estimation, environ 35 Go pour l'inférence (14B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
Combien coûte l'exécution de ThunderHero-Redmond-WAN2-I2V-14B ?
À partir de $0.48 de l'heure sur Q RTX 8000, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $4.80.
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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