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Exécuter Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-FP8-dynamic sur un GPU cloud
Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-FP8-dynamic est un modèle Modèles vision-langage de RedHatAI. 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 132 Go pour l'inférence avec des poids F8_E4M3, 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 80 Go suffisent.
| GPU | Mémoire | Par heure | 10 heures | |
|---|---|---|---|---|
| H200 | 140 GB | $6.46 | $64.60 | Louer |
| H200 NVL | 141 GB | $6.57 | $65.70 | Louer |
| B200 | 179 GB | $14.09 | $140.90 | Louer |
| GB200 | 185 GB | $16.04 | $160.40 | Louer |
| B300 | 269 GB | $17.66 | $176.60 | Louer |
Prix de départ en direct depuis notre catalogue. Vous payez à la seconde tant que la machine tourne.
Comment exécuter Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-FP8-dynamic
- 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 RedHatAI/Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-FP8-dynamic --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 Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-FP8-dynamic a-t-il besoin ?
- Selon notre estimation, environ 132 Go pour l'inférence (109B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
- Combien coûte l'exécution de Llama-4-Scout-17B-16E-Instruct-FP8-dynamic ?
- À partir de $6.46 de l'heure sur H200, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $64.60.
- 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