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MODÈLES OUVERTS / Synthèse vocale

Exécuter VideoLingo sur un GPU cloud

VideoLingo est un modèle Synthèse vocale de Huanshere. 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.

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Louer GTX 1070 dès $0.14/h
Paramètres
—
Mémoire GPU requise
≈ 8 GB
Licence
Apache-2.0
Étoiles GitHub
19 269
Mis à jour le 13 nov. 2026

GPU compatibles aujourd'hui

Mémoire GPU typique pour ce type d'application : environ 8 Go. Les modèles plus grands et les résolutions plus élevées demandent davantage.

GPUMémoirePar heure10 heures
GTX 10708 GB$0.14$1.40Louer
RTX 306012 GB$0.15$1.50Louer
GTX 1070 Ti8 GB$0.16$1.60Louer
GTX 10808 GB$0.16$1.60Louer
Q RTX 40008 GB$0.16$1.60Louer

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

Comment exécuter VideoLingo

  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/Huanshere/VideoLingo.git
cd VideoLingo

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 VideoLingo a-t-il besoin ?
Selon notre estimation, environ 8 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 VideoLingo ?
À partir de $0.14 de l'heure sur GTX 1070, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $1.40.
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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