MODÈLES OUVERTS / Génération de vidéo par IA
Exécuter FastVideo-FastH3-4-step-Preview-v1-VSA-DataFree sur un GPU cloud
FastVideo-FastH3-4-step-Preview-v1-VSA-DataFree est un modèle Génération de vidéo par IA de FastVideo. 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.
GPU compatibles aujourd'hui
Notre estimation : environ 86 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.
| GPU | Mémoire | Par heure | 10 heures | |
|---|---|---|---|---|
| GB10 | 119 GB | $1.26 | $12.60 | Louer |
| RTX PRO 6000 Max-Q | 96 GB | $1.93 | $19.30 | Louer |
| RTX PRO 6000 WS | 96 GB | $2.72 | $27.20 | Louer |
| RTX PRO 6000 S | 96 GB | $2.84 | $28.40 | Louer |
| RTX PRO 6000 | 96 GB | $4.21 | $42.10 | Louer |
Prix de départ en direct depuis notre catalogue. Vous payez à la seconde tant que la machine tourne.
Comment exécuter FastVideo-FastH3-4-step-Preview-v1-VSA-DataFree
- 01
Louez un GPU
Choisissez l'un des GPU ci-dessus. Facturation à la seconde ; arrêtez la machine et la facturation s'arrête.
- 02
Ouvrez un terminal ou Jupyter
Connectez-vous en SSH ou ouvrez Jupyter dans votre navigateur. PyTorch et CUDA sont prêts.
- 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 FastVideo/FastVideo-FastH3-4-step-Preview-v1-VSA-DataFree --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 ?
Les outils vidéo hébergés facturent au clip ou au mois et vous mettent en file d'attente. Sur votre propre GPU, vous payez seulement le temps d'exécution, créez autant de clips que vous voulez et gardez prompts et fichiers sur votre machine.
Questions
- De combien de mémoire GPU FastVideo-FastH3-4-step-Preview-v1-VSA-DataFree a-t-il besoin ?
- Selon notre estimation, environ 86 Go pour l'inférence (35B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
- Combien coûte l'exécution de FastVideo-FastH3-4-step-Preview-v1-VSA-DataFree ?
- À partir de $1.26 de l'heure sur GB10, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $12.60.
- 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