MODÈLES OUVERTS / Image vers vidéo
Exécuter Wan-Move-14B-480P-GGUF sur un GPU cloud
Wan-Move-14B-480P-GGUF est un modèle Image vers vidéo de vantagewithai. 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 13 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 | |
|---|---|---|---|---|
| RTX A4000 | 16 GB | $0.21 | $2.10 | Louer |
| RTX 5060 Ti | 16 GB | $0.23 | $2.30 | Louer |
| RTX 2080 Ti | 22 GB | $0.24 | $2.40 | Louer |
| Tesla V100 | 16 GB | $0.25 | $2.50 | Louer |
| Q RTX 5000 | 16 GB | $0.27 | $2.70 | Louer |
Prix de départ en direct depuis notre catalogue. Vous payez à la seconde tant que la machine tourne.
Comment exécuter Wan-Move-14B-480P-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 vantagewithai/Wan-Move-14B-480P-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 ?
Animer des images sur des services hébergés consomme vite les crédits. Un GPU loué n'a pas de limite de crédits : vous payez à la seconde et testez autant de variantes que nécessaire.
Questions
- De combien de mémoire GPU Wan-Move-14B-480P-GGUF a-t-il besoin ?
- Selon notre estimation, environ 13 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 Wan-Move-14B-480P-GGUF ?
- À partir de $0.21 de l'heure sur RTX A4000, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $2.10.
- 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