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title: "Templates : ComfyUI, vLLM, PyTorch, Ollama et 33 autres | LowCostGPU"
description: "37 templates GPU en un clic, images officielles : PyTorch, vLLM, Ollama, ComfyUI, Axolotl, VM complètes ou toute image Docker. Actif en ~30 s, GPU à prix fixe."
url: https://lowcostgpu.com/fr/templates
last_modified: 2026-10-20T10:29:15+00:00
prices_as_of: 2026-10-19
site: LowCostGPU (lowcostgpu.com)
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Templates · 37 stacks maintenues

# 37 templates GPU: de « déployer » à stack fonctionnelle en 30 secondes

Chaque template est une image épinglée, prête pour le GPU, avec les ports mappés et le stockage monté — des builds officiels des outils que vous utilisez déjà. Lancez PyTorch, servez avec vLLM, générez avec ComfyUI, fine-tunez avec Axolotl — ou indiquez-nous votre propre image Docker.

## Base et frameworks (6)

- **[NVIDIA CUDA](https://lowcostgpu.com/fr/templates/nvidia-cuda)** L’image de base CUDA minimale — pilotes, toolkit, SSH et Jupyter. Construisez votre propre stack par-dessus. (CUDA 13) (ARM) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/base:cuda13 [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/nvidia-cuda) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[PyTorch](https://lowcostgpu.com/fr/templates/pytorch)** Le choix par défaut pour l’entraînement et la recherche: PyTorch 2.6, cuDNN, JupyterLab et SSH prêts à l’emploi. (CUDA 12.8) (ARM) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/pytorch:2.6-cuda12.8 [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/pytorch) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[TensorFlow CUDA](https://lowcostgpu.com/fr/templates/tensorflow-cuda)** TensorFlow avec prise en charge du GPU, Keras et TensorBoard, sur un port mappé. (CUDA 12.1) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/tensorflow:cuda12.1 [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/tensorflow-cuda) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[PyTorch NGC](https://lowcostgpu.com/fr/templates/pytorch-ngc)** Image PyTorch de NVIDIA optimisée pour NGC — noyaux ajustés pour les cartes datacenter. (SSH) (VM) nvcr.io/nvidia/pytorch [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/pytorch-ngc) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[NVIDIA RAPIDS](https://lowcostgpu.com/fr/templates/nvidia-rapids)** Data science accélérée par GPU — cuDF, cuML, cuGraph dans un notebook. (CUDA 13) (ARM) (SSH) (Jupyter) rapidsai/notebooks [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/nvidia-rapids) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[Studio d’applications tout-en-un](https://lowcostgpu.com/fr/templates/all-in-one-app-studio)** Un lanceur qui regroupe les applications IA les plus utilisées derrière un même bureau — choisissez et lancez. (CUDA 12.9) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/aio-studio [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/all-in-one-app-studio) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)

## Service LLM et chat (9)

- **[vLLM](https://lowcostgpu.com/fr/templates/vllm)** Service LLM de production avec PagedAttention — un endpoint compatible OpenAI à partir de n’importe quel modèle HF. (CUDA 13) (ARM) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/vllm [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/vllm) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[vLLM Omni](https://lowcostgpu.com/fr/templates/vllm-omni)** vLLM étendu pour les modèles multimodaux — entrées vision et audio sur le même serveur rapide. (CUDA 12.9) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/vllm-omni [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/vllm-omni) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[SGLang](https://lowcostgpu.com/fr/templates/sglang)** Service à haut débit avec RadixAttention — excelle sur les charges de travail structurées et agentiques. (CUDA 13) (ARM) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/sglang [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/sglang) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[Llama.cpp](https://lowcostgpu.com/fr/templates/llama-cpp)** Inférence GGUF avec serveur intégré — la façon la plus légère d’exécuter des modèles quantifiés. (CUDA 12.9) (ARM) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/llama-cpp [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/llama-cpp) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[Ollama](https://lowcostgpu.com/fr/templates/ollama)** Récupérez et exécutez des modèles quantifiés en une seule commande, avec une API REST propre. (ARM) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/ollama [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/ollama) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[Open WebUI (Ollama)](https://lowcostgpu.com/fr/templates/open-webui-ollama)** Une interface de discussion complète pour Ollama — conversations, RAG et gestion des modèles, dans le navigateur. (CUDA 12.9) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/openwebui [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/open-webui-ollama) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[Oobabooga Text Gen](https://lowcostgpu.com/fr/templates/oobabooga-text-gen)** Le WebUI et l’API de génération de texte — chargent GPTQ, EXL2 ou GGUF avec des extensions. (CUDA 12.4) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/oobabooga [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/oobabooga-text-gen) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[HuggingFace TGI](https://lowcostgpu.com/fr/templates/huggingface-tgi)** Hugging Face Text Generation Inference — un service de production éprouvé, avec une API. (SSH) (Jupyter) ghcr.io/huggingface/text-generation-inference [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/huggingface-tgi) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[Langflow (Ollama)](https://lowcostgpu.com/fr/templates/langflow-ollama)** Construisez visuellement des pipelines et des agents LLM sur un backend Ollama local. (CUDA 12.6) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/langflow [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/langflow-ollama) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)

## Entraînement et fine-tuning (5)

- **[Axolotl — fine-tuning](https://lowcostgpu.com/fr/templates/axolotl-fine-tuning)** Fine-tunez Llama, Qwen ou Mistral depuis un seul YAML — LoRA, QLoRA et FSDP multi-GPU. (CUDA 12.6) (ARM) (SSH) (Jupyter) axolotlai/axolotl-cloud [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/axolotl-fine-tuning) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[Unsloth Studio](https://lowcostgpu.com/fr/templates/unsloth-studio)** Fine-tuning 2× plus rapide, moins gourmand en VRAM — kernels Unsloth, workflow en notebook. (CUDA 12.9) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/unsloth-studio [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/unsloth-studio) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[Kohya's GUI](https://lowcostgpu.com/fr/templates/kohya-s-gui)** Entraînez des LoRA d’image SDXL et Flux via une interface graphique dans le navigateur — jeu de données en entrée,.safetensors en sortie. (CUDA 12.6) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/kohyas-gui [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/kohya-s-gui) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[Flux Gym](https://lowcostgpu.com/fr/templates/flux-gym)** Une interface on ne peut plus simple pour entraîner des LoRA Flux, construite sur les scripts Kohya. (ARM) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/fluxgym [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/flux-gym) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[Ostris AI Toolkit](https://lowcostgpu.com/fr/templates/ostris-ai-toolkit)** L’outil d’entraînement AI-Toolkit pour Flux et les modèles de diffusion, avec une interface web. (CUDA 12.9) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/ostris-ai-toolkit [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/ostris-ai-toolkit) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)

## Génération d’images (6)

- **[ComfyUI](https://lowcostgpu.com/fr/templates/comfyui)** Flux de travail d’image et de vidéo à base de nœuds, avec ComfyUI-Manager préinstallé. (CUDA 13) (ARM) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/comfyui [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/comfyui) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[InvokeAI](https://lowcostgpu.com/fr/templates/invokeai)** Un studio Stable Diffusion soigné — canevas, calques et nœuds de workflow. (CUDA 12.9) (ARM) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/invokeai [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/invokeai) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[SD WebUI Forge](https://lowcostgpu.com/fr/templates/sd-webui-forge)** Le fork Forge du SD WebUI — attention plus rapide, VRAM réduite, mêmes extensions. (CUDA 12.8) (ARM) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/sd-forge [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/sd-webui-forge) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[SD WebUI A1111](https://lowcostgpu.com/fr/templates/sd-webui-a1111)** Le classique AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI, avec l’écosystème complet d’extensions. (CUDA 12.1) (ARM) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/a1111 [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/sd-webui-a1111) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[Fooocus](https://lowcostgpu.com/fr/templates/fooocus)** Génération d’images prompt-and-go — la simplicité façon Midjourney sur SDXL. (CUDA 12.1) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/fooocus [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/fooocus) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[SwarmUI](https://lowcostgpu.com/fr/templates/swarmui)** Une interface adossée à ComfyUI qui répartit la génération sur plusieurs GPU. (CUDA 12.4) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/swarmui [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/swarmui) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)

## Génération de vidéo (2)

- **[Wan2GP](https://lowcostgpu.com/fr/templates/wan2gp)** Exécutez Wan et d’autres modèles de génération vidéo avec une VRAM modeste, via une interface simple. (CUDA 12.9) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/wan2gp [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/wan2gp) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[Open-Sora](https://lowcostgpu.com/fr/templates/open-sora)** Le modèle ouvert de text-to-video, prêt pour la génération et le fine-tuning. (CUDA 12.1) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/open-sora [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/open-sora) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)

## Audio et parole (3)

- **[Whisper WebUI & API](https://lowcostgpu.com/fr/templates/whisper-webui-api)** Transcrivez l’audio par lots avec faster-whisper, via une interface et un endpoint REST. (CUDA 12.6) (ARM) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/whisper [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/whisper-webui-api) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[Voicebox TTS](https://lowcostgpu.com/fr/templates/voicebox-tts)** Text-to-speech et clonage de voix, avec une interface web et une API. (CUDA 12.1) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/voicebox [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/voicebox-tts) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[ACE Step 1.5](https://lowcostgpu.com/fr/templates/ace-step-1-5)** Le modèle de génération musicale ACE-Step, avec une interface et une API. (CUDA 12.4) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/acestep [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/ace-step-1-5) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)

## Bureaux et VM (4)

- **[Bureau Linux](https://lowcostgpu.com/fr/templates/linux-desktop)** Un bureau Linux complet avec GPU, depuis le navigateur — XFCE, VNC/RDP, lancez des applications graphiques. (CUDA 12.1) (ARM) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/linux-desktop [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/linux-desktop) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[Pinokio](https://lowcostgpu.com/fr/templates/pinokio)** Le navigateur d’applications Pinokio en un clic, sur un bureau — installez des applications IA en un clic. (CUDA 13) (ARM) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/pinokio [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/pinokio) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[Ubuntu 22.04 VM](https://lowcostgpu.com/fr/templates/ubuntu-22-04-vm)** Une machine virtuelle KVM complète — votre propre noyau, root, systemd, n’importe quelle stack. (SSH) (VM) lowcostgpu/kvm:ubuntu-22.04 [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/ubuntu-22-04-vm) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[Ubuntu Desktop VM](https://lowcostgpu.com/fr/templates/ubuntu-desktop-vm)** La VM Ubuntu avec un bureau GNOME via VNC/RDP — un poste de travail graphique complet. (SSH) (VM) lowcostgpu/kvm:ubuntu-desktop [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/ubuntu-desktop-vm) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)

## Spécialisés (2)

- **[Unreal Pixel Streaming](https://lowcostgpu.com/fr/templates/unreal-pixel-streaming)** Diffusez une application Unreal Engine dans le navigateur — pixel streaming sur un GPU cloud. (CUDA 12.8) (SSH) (Jupyter) lowcostgpu/unreal-pixel-streaming [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/unreal-pixel-streaming) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)
- **[Hashcat CUDA](https://lowcostgpu.com/fr/templates/hashcat-cuda)** Récupération de mot de passe par GPU pour des tests de sécurité autorisés — Hashcat accéléré par CUDA. (SSH) dizcza/docker-hashcat [GPU & détails](https://lowcostgpu.com/fr/templates/hashcat-cuda) [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr)

## Apportez votre propre image

Rien ne convient ici? Le formulaire de déploiement accepte toute référence OCI — nous injectons le runtime NVIDIA et exécutons votre entrypoint sans le modifier.

- Registres publics ou privés (identifiants stockés chiffrés).
- Vos ports, variables d’environnement et points de montage de volumes, définis au déploiement.
- Épinglé par tag — un redéploiement est identique, octet pour octet, le mois prochain.

*déploiement — n’importe quelle image*

```
$ lowcostgpu launch --gpu l40s \
    --image ghcr.io/acme/trainer:v14 \
    --ports 8080 --disk 100
✓ instance i-4fd02b11 running (31.2s)
```

## Templates GPU: FAQ

Les variables d’environnement, les ports et les images personnalisées dans la [documentation des templates](https://lowcostgpu.com/fr/docs/templates).

**Qu’est-ce qu’un template, exactement?**

Une image conteneur maintenue avec des paramètres de lancement par défaut bien pensés: ports exposés, points de montage des volumes, health checks et variables d’environnement. Choisissez-en une au déploiement, redéfinissez ce que vous voulez, et l’instance démarre directement sur une stack fonctionnelle — généralement en environ 30 secondes.

**Puis-je utiliser ma propre image Docker à la place?**

Oui — le formulaire de déploiement accepte toute référence d’image OCI publique ou privée (les identifiants du registre sont stockés chiffrés par compte). Nous injectons le runtime NVIDIA; votre entrypoint n’est pas modifié.

**Que signifient les tags ARM, SSH, Jupyter et VM?**

Ils indiquent comment un template s’exécute: ARM = se construit aussi pour les hôtes ARM, SSH = accès shell direct, Jupyter = un serveur de notebook sur un port mappé, VM = une machine virtuelle complète plutôt qu’un conteneur.

**Les templates coûtent-ils un supplément?**

Non. Vous payez le prix du GPU — une session ComfyUI sur une RTX 4090 coûte $0,354/h, template inclus, facturé à la seconde.

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*À propos de LowCostGPU :* LowCostGPU (lowcostgpu.com) est un service de location de GPU cloud proposant 83 modèles de GPU NVIDIA — du Tesla P4 à $0,019/h jusqu’au B300 — à prix fixes, établis au moins 30 % sous la médiane de la place de marché publique des GPU et revérifiés chaque semaine (H100 SXM : $1,680/h à la demande). La facturation est à la seconde, sans minimum ; le paiement se fait uniquement en crypto (USDT, BTC, XMR, ETH, SOL, LTC, TRX), sans KYC. Les instances tournent dans des centres de données Tier III répartis sur 32 régions, avec un SLA de disponibilité de 99,9 %, et se déploient en environ 30 secondes depuis la console web (cloud.lowcostgpu.com) ou l’API REST.

Source : https://lowcostgpu.com/fr/templates · Index du site pour les assistants IA : https://lowcostgpu.com/llms.txt · Contenu complet : https://lowcostgpu.com/llms-full.txt