MODÈLES OUVERTS / Musique et audio par IA
Exécuter AudioX sur un GPU cloud
AudioX est un modèle Musique et audio par IA de zhangj1an. 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 8 Go pour l'inférence avec des poids F32, 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 | |
|---|---|---|---|---|
| GTX 1070 | 8 GB | $0.14 | $1.40 | Louer |
| GTX 1070 Ti | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Louer |
| GTX 1080 | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Louer |
| Q RTX 4000 | 8 GB | $0.16 | $1.60 | Louer |
| RTX 3060 | 12 GB | $0.16 | $1.60 | Louer |
Prix de départ en direct depuis notre catalogue. Vous payez à la seconde tant que la machine tourne.
Comment exécuter AudioX
- 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 transformers accelerate
python -c "from transformers import pipeline; p = pipeline('text-to-audio', model='zhangj1an/AudioX', 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 AudioX a-t-il besoin ?
- Selon notre estimation, environ 8 Go pour l'inférence (2.8B paramètres). Une résolution plus élevée, un contexte plus long ou des lots plus grands demandent davantage.
- Combien coûte l'exécution de AudioX ?
- À partir de $0.14 de l'heure sur GTX 1070, facturé à la seconde. Dix heures coûtent environ $1.40.
- 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