RunPod Blog
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Dernières publications
Runpod explique comment exécuter des modèles de diffusion sur JAX dans des GPU pods
Runpod publie un guide pour exécuter des modèles de diffusion sur JAX : de la configuration de l'environnement dans un GPU pod jusqu'à la première inférence, sans matériel local.
Runpod soutient TreeHacks 2026 : un hackathon de 36 heures sur GPU à Stanford
Runpod sponsorise TreeHacks 2026 à Stanford : en 36 heures, les équipes ont bâti leurs projets sur des GPU cloud, de la recherche accélérée de médicaments contre le cancer à d'autres prototypes.
Runpod se branche à Cursor et Claude Code via MCP : l'infrastructure GPU pilotée depuis le chat
Runpod prend en charge MCP : depuis Cursor et Claude Code, on peut lancer des Pods, déployer des endpoints et gérer l'infrastructure GPU sans ouvrir la console web.
RunPod passe en revue 4 méthodes de quantification : de FP16 à INT4, la mémoire est divisée par 4
RunPod compare PTQ, QAT, précision mixte et quantification dynamique. De FP16 à INT4, la mémoire des poids est divisée par 4, mais la précision en pâtit.
Mochi 1 de Genmo : un modèle vidéo ouvert de 10 milliards de paramètres sous licence Apache 2.0
Genmo publie Mochi 1, un modèle de diffusion text-to-video de 10 milliards de paramètres sous licence Apache 2.0. RunPod explique déjà comment le déployer dans le cloud.
Runpod publie son RoundUp : Llama-2 avec un contexte de 32k tokens et SDXL 1.0 en accès public
Le deuxième RoundUp du cloud GPU Runpod recense deux sorties : Llama-2 avec une fenêtre de 32 000 tokens et SDXL 1.0 en accès public. Ce que ces chiffres coûtent en VRAM.
RunPod chiffre l'écart : 4 GPU A100 dans le cloud reviennent à $124 000 de moins que l'on-prem sur 3 ans
RunPod compare le cloud à un cluster maison de quatre A100 sur trois ans et annonce plus de $124 000 d'économie. Ce que ce chiffre démontre, et ce qu'il ne démontre pas.
Runpod : configurer un SSH complet pour SCP et les IDE sur les pods GPU
Runpod publie un guide pour configurer un vrai démon SSH sur les pods GPU. SCP, SFTP et la connexion d'une IDE fonctionnent alors, ce que l'accès par proxy ne permet pas par défaut.
Image Mixer fusionne plusieurs images en une seule entrée pour l'img2img de Stable Diffusion
RunPod décortique Image Mixer : l'outil fusionne plusieurs images en une source hybride pour l'img2img de Stable Diffusion. Le guide couvre l'installation et le workflow.
Runpod devient sponsor de Project Odyssey, le concours de cinéma IA open source de CivitAI
Le cloud GPU Runpod soutient Project Odyssey, le concours de films IA de CivitAI. L'annonce ne précise ni la dotation ni le volume de crédits, et le billet ressemble à une archive de 2024.
Deep Cogito a entraîné la famille Cogito v1 sur l'infrastructure Runpod, en route vers l'ASI
Deep Cogito, start-up de San Francisco, a entraîné ses modèles ouverts Cogito v1 sur le cloud Runpod. Objectif affiché : la superintelligence artificielle ; gamme de 3B à 70B paramètres.
Runpod montre comment déployer Llama 3.1 8B sur vLLM sans serveurs propres
Le blog de Runpod publie un guide pour lancer Llama 3.1 8B Instruct avec vLLM sur Serverless : GPU facturé à la seconde, workers qui montent en charge à partir de zéro.
Runpod explique comment créer son propre template Vlad Diffusion pour les GPU cloud
Runpod publie un guide pour créer son propre template Vlad Diffusion : ce fork populaire de Stable Diffusion se lance sur un GPU cloud à partir d'une image prête à l'emploi, sans configuration manuelle.
RunPod publie un guide pour quitter l'API OpenAI au profit d'un LLM à poids ouverts auto-hébergé
RunPod publie un guide pour migrer de l'API OpenAI vers un LLM à poids ouverts auto-hébergé, à l'intention des équipes freinées par les limites de débit et la facture de tokens.
Runpod explique comment monter sa propre API sur Serverless en quatre étapes
Runpod publie un guide Serverless : fonction handler en Python, cinq routes d'API et déploiement depuis une image Docker avec facturation du GPU à la seconde. Voici comment ça marche.
Runpod montre comment GuideLLM aide à tirer le maximum de vLLM
Runpod publie un guide sur GuideLLM : l'outil simule une charge réelle sur vLLM et mesure TTFT, ITL et débit pour calculer plus précisément le coût des GPU.
RunPod explique comment déployer Stable Diffusion A1111 en API serverless
Un tutoriel vidéo de generativelabs.co déploie pas à pas Stable Diffusion A1111 en API sur RunPod Serverless : le GPU démarre à la demande, sans payer les temps d'inactivité.
Runpod montre comment déployer un worker Serverless GPU depuis un template GitHub en trois étapes
Runpod décrit le parcours du template GitHub à l'endpoint Serverless fonctionnel : créer, tester, déployer. Seul le temps de traitement des requêtes est facturé.