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MODÈLES OUVERTS / Modèles vision-langage

Exécuter gemma-4-26B-A4B-it-NVFP4 sur un GPU cloud

gemma-4-26B-A4B-it-NVFP4 est un modèle Modèles vision-langage de unsloth. 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
14B
Mémoire GPU requise
≈ 18 GB
Licence
apache-2.0
Téléchargements
5 745
Mis à jour le 15 juil. 2026

GPU compatibles aujourd'hui

Notre estimation : environ 18 Go pour l'inférence avec des poids U8, 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
RTX 2080 Ti22 GB$0.23$2.30Louer
Tesla P4024 GB$0.27$2.70Louer
Titan RTX24 GB$0.29$2.90Louer
RTX 4000Ada20 GB$0.39$3.90Louer
RTX 309024 GB$0.42$4.20Louer

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

Comment exécuter gemma-4-26B-A4B-it-NVFP4

  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 unsloth/gemma-4-26B-A4B-it-NVFP4 --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 gemma-4-26B-A4B-it-NVFP4 a-t-il besoin ?
Selon notre estimation, environ 18 Go pour l'inférence (14B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
Combien coûte l'exécution de gemma-4-26B-A4B-it-NVFP4 ?
À partir de $0.23 de l'heure sur RTX 2080 Ti, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $2.30.
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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