corehu
Louer un GPU

MODÈLES OUVERTS / Génération de vidéo par IA

Exécuter Nz-LTX23-weights sur un GPU cloud

Nz-LTX23-weights est un modèle Génération de vidéo par IA de Rootport. 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
≈ 17 GB
Licence
—
Téléchargements
330
Mis à jour le 23 août 2026

GPU compatibles aujourd'hui

Notre estimation : environ 17 Go pour l'inférence avec des poids GGUF, 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 2080 Ti22 GB$0.20$2.00Louer
RTX 4000Ada20 GB$0.35$3.50Louer
RTX 309024 GB$0.36$3.60Louer
Titan RTX24 GB$0.40$4.00Louer
A1024 GB$0.43$4.30Louer

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

Comment exécuter Nz-LTX23-weights

  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 "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download Rootport/Nz-LTX23-weights --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --host 0.0.0.0 --port 8000

Pourquoi l'exécuter vous-même ?

Les outils vidéo hébergés facturent au clip ou au mois et vous mettent en file d'attente. Sur votre propre GPU, vous payez seulement le temps d'exécution, créez autant de clips que vous voulez et gardez prompts et fichiers sur votre machine.

Questions

De combien de mémoire GPU Nz-LTX23-weights a-t-il besoin ?
Selon notre estimation, environ 17 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 Nz-LTX23-weights ?
À partir de $0.20 de l'heure sur RTX 2080 Ti, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $2.00.
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

Modèles Génération de vidéo par IA similaires