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MODÈLES OUVERTS / Musique et audio par IA

Exécuter SynapseMusicV12-Captioner sur un GPU cloud

SynapseMusicV12-Captioner est un modèle Musique et audio par IA de SYNAPSEai1. 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
11B
Mémoire GPU requise
≈ 27 GB
Licence
mit
Téléchargements
27
Mis à jour le 20 sept. 2026

GPU compatibles aujourd'hui

Notre estimation : environ 27 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.

GPUMémoirePar heure10 heures
Q RTX 800045 GB$0.48$4.80Louer
CMP 170HX64 GB$0.62$6.20Louer
RTX 5000Ada32 GB$0.69$6.90Louer
GB10119 GB$0.71$7.10Louer
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 SynapseMusicV12-Captioner

  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 transformers accelerate
python -c "from transformers import pipeline; p = pipeline('text-to-audio', model='SYNAPSEai1/SynapseMusicV12-Captioner', device=0); print(p)"

Pourquoi l'exécuter vous-même ?

Créez vos propres chansons et sons sans abonnement ni frais par morceau. Votre GPU, vos fichiers.

Questions

De combien de mémoire GPU SynapseMusicV12-Captioner a-t-il besoin ?
Selon notre estimation, environ 27 Go pour l'inférence (11B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
Combien coûte l'exécution de SynapseMusicV12-Captioner ?
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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