MODÈLES OUVERTS / Génération de vidéo par IA
Exécuter Helios sur un GPU cloud
Helios est un modèle Génération de vidéo par IA de PKU-YuanGroup. 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 : [TPAMI 2026🔥] Helios: Real Real-Time Long Video Generation Model
GPU compatibles aujourd'hui
Mémoire GPU typique pour ce type d'application : environ 24 Go. Les modèles plus grands et les résolutions plus élevées demandent davantage.
| GPU | Mémoire | Par heure | 10 heures | |
|---|---|---|---|---|
| RTX 3090 | 24 GB | $0.35 | $3.50 | Louer |
| Titan RTX | 24 GB | $0.40 | $4.00 | Louer |
| RTX A5000 | 24 GB | $0.44 | $4.40 | Louer |
| RTX PRO 4000 | 24 GB | $0.44 | $4.40 | Louer |
| L4 | 24 GB | $0.48 | $4.80 | Louer |
Prix de départ en direct depuis notre catalogue. Vous payez à la seconde tant que la machine tourne.
Comment exécuter Helios
- 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/PKU-YuanGroup/Helios.git
cd HeliosPourquoi 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 Helios a-t-il besoin ?
- Selon notre estimation, environ 24 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 Helios ?
- À partir de $0.35 de l'heure sur RTX 3090, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $3.50.
- 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