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MODÈLES OUVERTS / Modèles de langage (LLM)

Exécuter codegen2-16B_P sur un GPU cloud

codegen2-16B_P est un modèle Modèles de langage (LLM) de Salesforce. 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
≈ 16B
Mémoire GPU requise
≈ 40 GB
Licence
apache-2.0
Téléchargements
43 751
Mis à jour le 31 janv. 2025

GPU compatibles aujourd'hui

Notre estimation : environ 40 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 13 Go suffisent.

GPUMémoirePar heure10 heures
Q RTX 800045 GB$0.48$4.80Louer
A100 SXM440 GB$0.67$6.70Louer
RTX A600048 GB$0.72$7.20Louer
A100 PCIE40 GB$0.74$7.40Louer
CMP 170HX64 GB$0.75$7.50Louer

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

Comment exécuter codegen2-16B_P

  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 Salesforce/codegen2-16B_P --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 codegen2-16B_P a-t-il besoin ?
Selon notre estimation, environ 40 Go pour l'inférence (16B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
Combien coûte l'exécution de codegen2-16B_P ?
À partir de $0.48 de l'heure sur Q RTX 8000, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $4.80.
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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