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MODÈLES OUVERTS / Génération d'images par IA

Exécuter gemma-3-12b-it-heretic-v2_fp8_e4m3fn sur un GPU cloud

gemma-3-12b-it-heretic-v2_fp8_e4m3fn est un modèle Génération d'images par IA de lynaNSFW. 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
≈ 12B
Mémoire GPU requise
≈ 30 GB
Licence
—
Téléchargements
6 235
Mis à jour le 30 avr. 2026

GPU compatibles aujourd'hui

Notre estimation : environ 30 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.

GPUMémoirePar heure10 heures
Q RTX 800045 GB$0.54$5.40Louer
CMP 170HX64 GB$0.70$7.00Louer
RTX 5000Ada32 GB$0.78$7.80Louer
A100 SXM480 GB$0.81$8.10Louer
RTX A600048 GB$0.94$9.40Louer

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

Comment exécuter gemma-3-12b-it-heretic-v2_fp8_e4m3fn

  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 lynaNSFW/gemma-3-12b-it-heretic-v2_fp8_e4m3fn --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 ?

Avec votre propre GPU, ni forfait mensuel ni crédit par image. Chargez n'importe quel modèle ou LoRA et générez par lots.

Questions

De combien de mémoire GPU gemma-3-12b-it-heretic-v2_fp8_e4m3fn a-t-il besoin ?
Selon notre estimation, environ 30 Go pour l'inférence (12B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
Combien coûte l'exécution de gemma-3-12b-it-heretic-v2_fp8_e4m3fn ?
À partir de $0.54 de l'heure sur Q RTX 8000, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $5.40.
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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