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MODÈLES OUVERTS / Modèles de langage (LLM)

Exécuter gpt-oss-20b sur un GPU cloud

gpt-oss-20b est un modèle Modèles de langage (LLM) de openai. 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
21B
Mémoire GPU requise
≈ 27 GB
Licence
apache-2.0
Téléchargements
5 590 307
Mis à jour le 26 août 2025

GPU compatibles aujourd'hui

Notre estimation : environ 27 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 17 Go suffisent.

GPUMémoirePar heure10 heures
Q RTX 800045 GB$0.46$4.60Louer
CMP 170HX64 GB$0.62$6.20Louer
RTX PRO 450032 GB$0.62$6.20Louer
RTX 5000Ada32 GB$0.69$6.90Louer
A100 SXM480 GB$0.72$7.20Louer

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

Comment exécuter gpt-oss-20b

  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 openai/gpt-oss-20b --host 0.0.0.0 --port 8000

Pourquoi l'exécuter vous-même ?

Votre propre serveur LLM n'a ni facture par token ni limite de débit, et vos données restent privées. Choisissez le GPU selon la mémoire et servez le modèle avec vLLM.

Questions

De combien de mémoire GPU gpt-oss-20b a-t-il besoin ?
Selon notre estimation, environ 27 Go pour l'inférence (21B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
Combien coûte l'exécution de gpt-oss-20b ?
À partir de $0.46 de l'heure sur Q RTX 8000, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $4.60.
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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