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MODÈLES OUVERTS / Image vers vidéo

Exécuter LingBot-World-V2-14B-Causal-Fast-NVFP4 sur un GPU cloud

LingBot-World-V2-14B-Causal-Fast-NVFP4 est un modèle Image vers vidéo de igorls. 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
13B
Mémoire GPU requise
≈ 17 GB
Licence
cc-by-nc-sa-4.0
Téléchargements
265
Mis à jour le 13 juil. 2026

GPU compatibles aujourd'hui

Notre estimation : environ 17 Go pour l'inférence avec des poids U8, mémoire de travail incluse. L'usage réel dépend de la résolution, de la taille de lot et de la longueur de contexte.

GPUMémoirePar heure10 heures
RTX 2080 Ti22 GB$0.23$2.30Louer
Tesla P4024 GB$0.27$2.70Louer
Titan RTX24 GB$0.29$2.90Louer
RTX 4000Ada20 GB$0.39$3.90Louer
RTX 309024 GB$0.42$4.20Louer

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

Comment exécuter LingBot-World-V2-14B-Causal-Fast-NVFP4

  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 diffusers transformers accelerate
huggingface-cli download igorls/LingBot-World-V2-14B-Causal-Fast-NVFP4 --local-dir ./model
python -c "import torch; from diffusers import DiffusionPipeline; p = DiffusionPipeline.from_pretrained('./model', torch_dtype=torch.bfloat16).to('cuda'); print(p)"

Pourquoi l'exécuter vous-même ?

Animer des images sur des services hébergés consomme vite les crédits. Un GPU loué n'a pas de limite de crédits : vous payez à la seconde et testez autant de variantes que nécessaire.

Questions

De combien de mémoire GPU LingBot-World-V2-14B-Causal-Fast-NVFP4 a-t-il besoin ?
Selon notre estimation, environ 17 Go pour l'inférence (13B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
Combien coûte l'exécution de LingBot-World-V2-14B-Causal-Fast-NVFP4 ?
À partir de $0.23 de l'heure sur RTX 2080 Ti, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $2.30.
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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