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Exécuter Muse-Spark-Open-816B-A42B-GGUF sur un GPU cloud
Muse-Spark-Open-816B-A42B-GGUF 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.
GPU compatibles aujourd'hui
Notre estimation : environ 592 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.
| GPU | Mémoire | Par heure | 10 heures | |
|---|---|---|---|---|
| 8× RTX PRO 6000 Max-Q | 768 GB | $15.44 | $154.40 | Louer |
| 8× RTX PRO 6000 WS | 768 GB | $21.76 | $217.60 | Louer |
| 8× RTX PRO 6000 S | 768 GB | $22.72 | $227.20 | Louer |
| 8× A100 | 640 GB | $23.36 | $233.60 | Louer |
| 8× RTX PRO 6000 | 768 GB | $37.84 | $378.40 | Louer |
Prix de départ en direct depuis notre catalogue. Vous payez à la seconde tant que la machine tourne.
Comment exécuter Muse-Spark-Open-816B-A42B-GGUF
- 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 "huggingface_hub[cli]"
huggingface-cli download unsloth/Muse-Spark-Open-816B-A42B-GGUF --local-dir ./model --include "*Q4_K_M*"
# llama.cpp: ./llama-server -m ./model/*.gguf --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 Muse-Spark-Open-816B-A42B-GGUF a-t-il besoin ?
- Selon notre estimation, environ 592 Go pour l'inférence (820B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
- Combien coûte l'exécution de Muse-Spark-Open-816B-A42B-GGUF ?
- À partir de $15.44 de l'heure sur 8× RTX PRO 6000 Max-Q, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $154.40.
- 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