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MODÈLES OUVERTS / Modèles vision-langage

Exécuter Intern-S1 sur un GPU cloud

Intern-S1 est un modèle Modèles vision-langage de internlm. 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
241B
Mémoire GPU requise
≈ 579 GB
Licence
apache-2.0
Téléchargements
19 444
Mis à jour le 29 mars 2026

GPU compatibles aujourd'hui

Notre estimation : environ 579 Go pour l'inférence avec des poids BF16, 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 175 Go suffisent.

GPUMémoirePar heure10 heures
8× RTX PRO 6000 WS768 GB$18.56$185.60Louer
8× RTX PRO 6000 S768 GB$19.44$194.40Louer
8× A100640 GB$20.72$207.20Louer
8× RTX PRO 6000768 GB$33.68$336.80Louer
8× H100640 GB$38.40$384.00Louer

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

Comment exécuter Intern-S1

  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 internlm/Intern-S1 --host 0.0.0.0 --port 8000

Pourquoi l'exécuter vous-même ?

Exécutez la compréhension de documents et d'images sur votre propre GPU : aucun frais par image, vos fichiers restent sur votre machine.

Questions

De combien de mémoire GPU Intern-S1 a-t-il besoin ?
Selon notre estimation, environ 579 Go pour l'inférence (241B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
Combien coûte l'exécution de Intern-S1 ?
À partir de $18.56 de l'heure sur 8× RTX PRO 6000 WS, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $185.60.
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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