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Exécuter gemma-4-E2B-it-qat-mobile sur un GPU cloud
gemma-4-E2B-it-qat-mobile est un modèle Modèles vision-langage de mlx-community. 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.
GPU compatibles aujourd'hui
Notre estimation : environ 4 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. Avec une quantification 4 bits, environ 3 Go suffisent.
| GPU | Mémoire | Par heure | 10 heures | |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1650 | 4 GB | $0.13 | $1.30 | Louer |
| GTX 1070 | 8 GB | $0.14 | $1.40 | Louer |
| GTX 1660 | 6 GB | $0.14 | $1.40 | Louer |
| RTX A2000 | 6 GB | $0.15 | $1.50 | Louer |
| GTX 1070 Ti | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Louer |
Prix de départ en direct depuis notre catalogue. Vous payez à la seconde tant que la machine tourne.
Comment exécuter gemma-4-E2B-it-qat-mobile
- 01
Louez un GPU
Choisissez l'un des GPU ci-dessus. Facturation à la seconde ; arrêtez la machine et la facturation s'arrête.
- 02
Ouvrez un terminal ou Jupyter
Connectez-vous en SSH ou ouvrez Jupyter dans votre navigateur. PyTorch et CUDA sont prêts.
- 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 mlx-community/gemma-4-E2B-it-qat-mobile --host 0.0.0.0 --port 8000Pourquoi 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 gemma-4-E2B-it-qat-mobile a-t-il besoin ?
- Selon notre estimation, environ 4 Go pour l'inférence (2.3B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
- Combien coûte l'exécution de gemma-4-E2B-it-qat-mobile ?
- À partir de $0.13 de l'heure sur GTX 1650, 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