MODÈLES OUVERTS / Modèles vision-langage
Exécuter Edge0-120B-NVFP4-NInfer-v3 sur un GPU cloud
Edge0-120B-NVFP4-NInfer-v3 est un modèle Modèles vision-langage de WaveCut. 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 289 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 88 Go suffisent.
| GPU | Mémoire | Par heure | 10 heures | |
|---|---|---|---|---|
| 4× A100 SXM4 | 320 GB | $3.24 | $32.40 | Louer |
| 8× Q RTX 8000 | 360 GB | $4.32 | $43.20 | Louer |
| 4× RTX PRO 6000 Max-Q | 384 GB | $7.72 | $77.20 | Louer |
| 8× L40S | 384 GB | $9.12 | $91.20 | Louer |
| 8× RTX PRO 5000 | 384 GB | $10.08 | $100.80 | Louer |
Prix de départ en direct depuis notre catalogue. Vous payez à la seconde tant que la machine tourne.
Comment exécuter Edge0-120B-NVFP4-NInfer-v3
- 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 vllm
vllm serve WaveCut/Edge0-120B-NVFP4-NInfer-v3 --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 Edge0-120B-NVFP4-NInfer-v3 a-t-il besoin ?
- Selon notre estimation, environ 289 Go pour l'inférence (120B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
- Combien coûte l'exécution de Edge0-120B-NVFP4-NInfer-v3 ?
- À partir de $3.24 de l'heure sur 4× A100 SXM4, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $32.40.
- 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