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MODÈLES OUVERTS / Modèles de langage (LLM)

Exécuter AI-Engineer-Headquarters sur un GPU cloud

AI-Engineer-Headquarters est un modèle Modèles de langage (LLM) de hemansnation. 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 : A collection of scientific methods, processes, algorithms, and systems to build stories & models.

Paramètres
—
Mémoire GPU requise
≈ 16 GB
Licence
—
Étoiles GitHub
3 780
Mis à jour le 28 oct. 2026

GPU compatibles aujourd'hui

Mémoire GPU typique pour ce type d'application : environ 16 Go. Les modèles plus grands et les résolutions plus élevées demandent davantage.

GPUMémoirePar heure10 heures
RTX A400016 GB$0.19$1.90Louer
RTX 2080 Ti22 GB$0.20$2.00Louer
RTX 5060 Ti16 GB$0.20$2.00Louer
Tesla V10016 GB$0.22$2.20Louer
Q RTX 500016 GB$0.24$2.40Louer

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

Comment exécuter AI-Engineer-Headquarters

  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

    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/hemansnation/AI-Engineer-Headquarters.git
cd AI-Engineer-Headquarters

Pourquoi l'exécuter vous-même ?

Votre propre serveur LLM n'a ni facture par token ni limite de débit, et vos données restent privées. Choisissez le GPU selon la mémoire et servez le modèle avec vLLM.

Questions

De combien de mémoire GPU AI-Engineer-Headquarters a-t-il besoin ?
Selon notre estimation, environ 16 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 AI-Engineer-Headquarters ?
À partir de $0.19 de l'heure sur RTX A4000, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $1.90.
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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