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MODÈLES OUVERTS / Modèles de langage (LLM)

Exécuter The_GuageLLM_23M sur un GPU cloud

The_GuageLLM_23M est un modèle Modèles de langage (LLM) de Hai929. 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.

Paramètres
20M
Mémoire GPU requise
≈ 2 GB
Licence
apache-2.0
Téléchargements
8 081
Mis à jour le 15 janv. 2026

GPU compatibles aujourd'hui

Notre estimation : environ 2 Go pour l'inférence avec des poids F32, mémoire de travail incluse. L'usage réel dépend de la résolution, de la taille de lot et de la longueur de contexte. Avec une quantification 4 bits, environ 2 Go suffisent.

GPUMémoirePar heure10 heures
GTX 1660 S6 GB$0.13$1.30Louer
GTX 16504 GB$0.15$1.50Louer
GTX 10708 GB$0.16$1.60Louer
GTX 16606 GB$0.16$1.60Louer
RTX A20006 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 The_GuageLLM_23M

  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

    Téléchargez et lancez le modèle

    Exécutez les commandes ci-dessous. Les poids sont téléchargés directement depuis Hugging Face sur votre machine.

pip install -U vllm
vllm serve Hai929/The_GuageLLM_23M --host 0.0.0.0 --port 8000

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 The_GuageLLM_23M a-t-il besoin ?
Selon notre estimation, environ 2 Go pour l'inférence (20M paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
Combien coûte l'exécution de The_GuageLLM_23M ?
À partir de $0.13 de l'heure sur GTX 1660 S, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $1.30.
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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