MODÈLES OUVERTS / Musique et audio par IA
Exécuter heartlib sur un GPU cloud
heartlib est un modèle Musique et audio par IA de HeartMuLa. 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.
Du projet : HeartMuLa Official Repo: The Most Powerful Open-Source Music Generation Model of 2026
GPU compatibles aujourd'hui
Mémoire GPU typique pour ce type d'application : environ 12 Go. Les modèles plus grands et les résolutions plus élevées demandent davantage.
| GPU | Mémoire | Par heure | 10 heures | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3060 | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Louer |
| Titan Xp | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Louer |
| GTX TITAN X | 12 GB | $0.17 | $1.70 | Louer |
| RTX 2060 | 12 GB | $0.17 | $1.70 | Louer |
| RTX 3060 laptop | 12 GB | $0.19 | $1.90 | Louer |
Prix de départ en direct depuis notre catalogue. Vous payez à la seconde tant que la machine tourne.
Comment exécuter heartlib
- 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
Clonez l'application et suivez son README
Exécutez les commandes ci-dessous, puis suivez le README du projet. La plupart des applications démarrent une interface web accessible via les ports de la machine.
git clone https://github.com/HeartMuLa/heartlib.git
cd heartlibPourquoi l'exécuter vous-même ?
Créez vos propres chansons et sons sans abonnement ni frais par morceau. Votre GPU, vos fichiers.
Questions
- De combien de mémoire GPU heartlib a-t-il besoin ?
- Selon notre estimation, environ 12 Go pour l'inférence (? paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
- Combien coûte l'exécution de heartlib ?
- À partir de $0.16 de l'heure sur RTX 3060, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $1.60.
- 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