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MODÈLES OUVERTS / Modèles vision-langage

Exécuter InternVL3_5-14B-HF sur un GPU cloud

InternVL3_5-14B-HF est un modèle Modèles vision-langage de OpenGVLab. 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
15B
Mémoire GPU requise
≈ 38 GB
Licence
apache-2.0
Téléchargements
4 734
Mis à jour le 8 sept. 2025

GPU compatibles aujourd'hui

Notre estimation : environ 38 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 12 Go suffisent.

GPUMémoirePar heure10 heures
Q RTX 800045 GB$0.54$5.40Louer
A100 SXM480 GB$0.81$8.10Louer
A100 PCIE40 GB$0.83$8.30Louer
CMP 170HX64 GB$0.90$9.00Louer
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 InternVL3_5-14B-HF

  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 OpenGVLab/InternVL3_5-14B-HF --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 InternVL3_5-14B-HF a-t-il besoin ?
Selon notre estimation, environ 38 Go pour l'inférence (15B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
Combien coûte l'exécution de InternVL3_5-14B-HF ?
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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