--- title: "Lancer Fooocus sur un GPU cloud dès $0,029/h | LowCostGPU" description: "Fooocus sur GPU cloud à prix fixe : template en un clic, actif en ~30 s, dès $0,029/h sur RTX 3060. Volumes, facturation à la seconde." url: https://lowcostgpu.com/fr/templates/fooocus last_modified: 2026-10-20T10:29:15+00:00 prices_as_of: 2026-10-19 site: LowCostGPU (lowcostgpu.com) --- Template · Génération d’images · CUDA 12.1 # Lancer Fooocus sur un GPU cloud, en 30 secondes Génération d’images prompt-and-go — la simplicité façon Midjourney sur SDXL. Fooocus habille SDXL d’une interface façon Midjourney: tapez un prompt, obtenez de bonnes images, sans réglages de sampler à apprendre. C’est le template à confier à des coéquipiers non techniques — et la facturation à la seconde fait qu’un après-midi de prompting coûte moins cher qu’un café. À partir de **$0,029** /h sur une RTX 3060 interruptible. Fooocus lowcostgpu/fooocus (CUDA 12.1) (SSH) (Jupyter) Image épinglée, reconstruite à chaque nouvelle version en amont. Redéfinissez l’environnement, les ports et le disque au déploiement. ### Actif en ~30 s Image pré-mise en cache, ports mappés, TLS terminé — la stack fonctionne avant même que vous ayez fini de lire cette phrase. ### Template gratuit Vous payez uniquement le prix du GPU: Fooocus sur une RTX 3060 coûte $0,058/h à la demande, $0,029/h en interruptible, facturé à la seconde. ### Volumes pour l’état Les modèles, jeux de données et résultats vivent sur un volume à $0,08/GB/mois; l’instance reste jetable. ### Privé par défaut GPU dédié, disque chiffré, paiements en crypto, sans KYC, aucune IP stockée — Jupyter et SSH derrière vos propres identifiants. ## Meilleurs GPU pour Fooocus Trois paliers de prix qui font bien tourner ce template — Bon, Meilleur, Le meilleur. Tous les modèles du catalogue fonctionnent; ce sont les options les plus avantageuses. | Palier | GPU | VRAM | À la demande | Interruptible | Pourquoi cette carte | | | --- | --- | --- | --- | --- | --- | --- | | (Bon) | [RTX 3060](https://lowcostgpu.com/fr/gpu/rtx-3060) | 12 GB | $0,058 | $0,029 | 12 GB font tourner Fooocus avec son mode faible VRAM intégré. | [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr?gpu=rtx-3060) | | (Meilleur) | [RTX 4070](https://lowcostgpu.com/fr/gpu/rtx-4070) | 12 GB | $0,123 | $0,061 | 12 GB GDDR6X et la vitesse Ada à un tarif bas. | [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr?gpu=rtx-4070) | | (Le meilleur) | [RTX 4090](https://lowcostgpu.com/fr/gpu/rtx-4090) | 24 GB | $0,354 | $0,177 | 24 GB pour une génération rapide par gros lots. | [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr?gpu=rtx-4090) | Besoin de plus de VRAM? Le [catalogue complet](https://lowcostgpu.com/fr/gpus) liste tous les 83 modèles avec leur disponibilité en direct; le [guide VRAM](https://lowcostgpu.com/fr/guides/llm-vram-requirements) associe les modèles aux cartes. ## Déployez Fooocus depuis la console, le CLI ou l’API Choisissez le template dans la barre de déploiement de la [console](https://cloud.lowcostgpu.com/fr), ou scriptez-le: - **Console** — filtrez par GPU, choisissez *Fooocus* dans le sélecteur de templates, définissez le disque et l’environnement, déployez. - **CLI** — pip install lowcostgpu, puis la commande à droite. [Référence CLI](https://lowcostgpu.com/fr/cli). - **API** — POST /v1/instances avec "template": "fooocus". [Référence REST](https://lowcostgpu.com/fr/api). - **Votre image** — toute référence OCI fonctionne aussi; nous injectons le runtime NVIDIA. [Documentation des templates](https://lowcostgpu.com/fr/docs/templates). *déploiement — fooocus* ``` $ lowcostgpu launch --gpu rtx-3060 --template fooocus \ --disk 100 --volume models:/workspace/models ✓ instance i-7a41c0e2 running (27.9s) # Fooocus · RTX 3060 · $0,058/hr · per second # https://i-7a41c0e2.lowcostgpu.com:8888 (TLS) $ lowcostgpu stop i-7a41c0e2 # billing ends this second ``` ## Ce que contient le template Fooocus - **Image**: lowcostgpu/fooocus - **CUDA**: CUDA 12.1 - **Accès**: Shell SSH · JupyterLab sur un port mappé - **Catégorie**: [Génération d’images](https://lowcostgpu.com/fr/templates#image) - **Stockage**: Disque NVMe de l’instance (dimensionné au déploiement) + [volumes réseau](https://lowcostgpu.com/fr/products/volumes) en option - **Facturation**: Le prix du GPU uniquement, à la seconde — aucun frais de template, aucun frais d’installation ## Autres templates de génération d’images - [ComfyUI sur un GPU cloud](https://lowcostgpu.com/fr/templates/comfyui) — Flux de travail d’image et de vidéo à base de nœuds, avec ComfyUI-Manager préinstallé. - [InvokeAI sur un GPU cloud](https://lowcostgpu.com/fr/templates/invokeai) — Un studio Stable Diffusion soigné — canevas, calques et nœuds de workflow. - [SD WebUI Forge sur un GPU cloud](https://lowcostgpu.com/fr/templates/sd-webui-forge) — Le fork Forge du SD WebUI — attention plus rapide, VRAM réduite, mêmes extensions. - [SD WebUI A1111 sur un GPU cloud](https://lowcostgpu.com/fr/templates/sd-webui-a1111) — Le classique AUTOMATIC1111 Stable Diffusion WebUI, avec l’écosystème complet d’extensions. - [SwarmUI sur un GPU cloud](https://lowcostgpu.com/fr/templates/swarmui) — Une interface adossée à ComfyUI qui répartit la génération sur plusieurs GPU. - [Tous les 37 templates](https://lowcostgpu.com/fr/templates) ## Fooocus sur un GPU cloud: FAQ Les variables d’environnement, les ports et les images personnalisées sont couverts dans la [documentation des templates](https://lowcostgpu.com/fr/docs/templates). **Combien coûte l’exécution de Fooocus sur un GPU cloud?** Seulement le prix du GPU — le template est gratuit. À partir de $0,029/h sur une RTX 3060 interruptible, $0,058/h à la demande sur une RTX 3060. La facturation est à la seconde, donc une heure d’expérimentation coûte une heure, pas une journée. Le stockage est à $0,08/GB/mois. **Combien de temps faut-il pour démarrer Fooocus?** Environ 30 secondes après le clic de déploiement: l’image est pré-mise en cache sur les hôtes, les ports sont mappés et le TLS est terminé pour vous. Redémarrer une instance arrêtée est plus rapide, et votre disque est exactement comme vous l’avez laissé. **Puis-je conserver mes modèles et mes résultats entre les sessions?** Oui — attachez un volume au déploiement. Tout ce qui se trouve sur le volume survit à la destruction de l’instance et se monte sur l’instance suivante dans la région en quelques secondes, à $0,08/GB/mois. Le disque de l’instance lui-même survit à l’arrêt et au démarrage, mais pas à la destruction. **Puis-je ajouter mes propres checkpoints et LoRAs SDXL?** Déposez-les sur un volume monté sur le chemin des modèles; Fooocus les liste dans le panneau avancé au démarrage suivant. --- *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/fooocus · Index du site pour les assistants IA : https://lowcostgpu.com/llms.txt · Contenu complet : https://lowcostgpu.com/llms-full.txt