Exécuter le modèle multimodal NVIDIA Nemotron-Nano-12B-v2-VL-FP8 sur RunPod devient simple, rapide et abordable. Jusqu’à présent, mettre en place un environnement de test avec des modèles NVIDIA impliquait souvent des configurations manuelles complexes, des conflits de dépendances, des incompatibilités de pilotes et des coûts élevés liés à l’utilisation de GPU haut de gamme. Ces contraintes rendaient difficile l’expérimentation fréquente, surtout pour des prototypes ou des tests ponctuels. Grâce à RunPod, il est désormais possible de déployer rapidement un environnement d’inférence fiable, sans se soucier de la gestion matérielle ou des configurations techniques. Ce modèle de 12 milliards de paramètres, conçu pour traiter à la fois du texte et des images, s’impose comme une solution puissante pour des tâches critiques en entreprise : audit documentaire, détection de fraude, analyse de rapports ou assistance au développement. Par exemple, les équipes de conformité peuvent comparer des documents et vidéos pour repérer des anomalies, tandis que les développeurs utilisent l’IA pour générer, corriger ou expliquer des fonctions Python. Voici comment l’exploiter en quelques étapes simples dans un environnement Jupyter sur RunPod : Cellule 1 : Installation des dépendances python pip install -q vllm Cellule 2 : Chargement du modèle ```python from vllm import LLM, SamplingParams llm = LLM( model="nvidia/NVIDIA-Nemotron-Nano-12B-v2-VL-FP8", trust_remote_code=True, quantization="modelopt", max_model_len=4096, gpu_memory_utilization=0.9, ) print("Modèle chargé avec succès !") ``` Cellule 3 : Inférence texte ```python sampling_params = SamplingParams( temperature=0.6, top_p=0.9, max_tokens=512, ) messages = [ {"role": "system", "content": "/no_think"}, {"role": "user", "content": "Expliquez ce qu sont les grands modèles linguistiques et pourquoi ils comptent, en 3 à 4 phrases."} ] outputs = llm.chat(messages, sampling_params=sampling_params) print(outputs[0].outputs[0].text) ``` Un appel supplémentaire pour générer du code : ```python messages = [ {"role": "system", "content": "/no_think"}, {"role": "user", "content": "Écrivez une fonction Python qui vérifie si un nombre est premier. Incluez une docstring."} ] outputs = llm.chat(messages, sampling_params=sampling_params) print(outputs[0].outputs[0].text) ``` Avec RunPod, il suffit de choisir une instance GPU adaptée, lancer le notebook et commencer à expérimenter immédiatement. Plus besoin de gérer les pilotes, les versions ou les coûts imprévus. Ce modèle, optimisé en FP8 et quantifié, offre des performances élevées à moindre coût, idéal pour tester des applications agiles, des agents intelligents ou des outils basés sur le langage. Un véritable accélérateur pour l’innovation en intelligence artificielle.