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MODÈLES OUVERTS / Synthèse vocale

Exécuter vibevoice-7b-bnb-4bit sur un GPU cloud

vibevoice-7b-bnb-4bit est un modèle Synthèse vocale de marksverdhai. 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
9.6B
Mémoire GPU requise
≈ 13 GB
Licence
mit
Téléchargements
356
Mis à jour le 31 déc. 2025

GPU compatibles aujourd'hui

Notre estimation : environ 13 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 A400016 GB$0.21$2.10Louer
RTX 2080 Ti22 GB$0.23$2.30Louer
RTX 5060 Ti16 GB$0.24$2.40Louer
Tesla V10016 GB$0.25$2.50Louer
Q RTX 500016 GB$0.27$2.70Louer

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

Comment exécuter vibevoice-7b-bnb-4bit

  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 transformers accelerate
python -c "from transformers import pipeline; p = pipeline('text-to-speech', model='marksverdhai/vibevoice-7b-bnb-4bit', device=0); print(p)"

Pourquoi l'exécuter vous-même ?

Les services vocaux hébergés facturent au caractère. Sur votre propre GPU, une longue narration ne coûte que les minutes de fonctionnement.

Questions

De combien de mémoire GPU vibevoice-7b-bnb-4bit a-t-il besoin ?
Selon notre estimation, environ 13 Go pour l'inférence (9.6B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
Combien coûte l'exécution de vibevoice-7b-bnb-4bit ?
À partir de $0.21 de l'heure sur RTX A4000, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $2.10.
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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