--- title: "Lancer Langflow sur un GPU cloud dès $0,177/h | LowCostGPU" description: "Langflow (Ollama) sur GPU cloud à prix fixe : template en un clic, actif en ~30 s, dès $0,177/h sur RTX 4090. Volumes, facturation à la seconde." url: https://lowcostgpu.com/fr/templates/langflow-ollama last_modified: 2026-10-20T10:29:15+00:00 prices_as_of: 2026-10-19 site: LowCostGPU (lowcostgpu.com) --- Template · Service LLM et chat · CUDA 12.6 # Lancer Langflow sur un GPU cloud, en 30 secondes Construisez visuellement des pipelines et des agents LLM sur un backend Ollama local. Langflow est un constructeur visuel pour les pipelines LLM et les agents; ce template l’adosse à un Ollama local pour que chaque nœud tourne sur votre GPU. Faites glisser un retriever, un prompt et un modèle ensemble, exportez le flow en API, gardez les données sur votre instance. À partir de **$0,177** /h sur une RTX 4090 interruptible. Langflow (Ollama) lowcostgpu/langflow (CUDA 12.6) (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: Langflow (Ollama) sur une RTX 4090 coûte $0,354/h à la demande, $0,177/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 Langflow (Ollama) 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 4090](https://lowcostgpu.com/fr/gpu/rtx-4090) | 24 GB | $0,354 | $0,177 | 24 GB pour des backends d’agents 7B–14B pendant la conception. | [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr?gpu=rtx-4090) | | (Meilleur) | [RTX 5090](https://lowcostgpu.com/fr/gpu/rtx-5090) | 32 GB | $0,481 | $0,240 | 32 GB pour des modèles plus grands derrière les mêmes flux. | [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr?gpu=rtx-5090) | | (Le meilleur) | [L40S](https://lowcostgpu.com/fr/gpu/l40s) | 48 GB | $0,448 | $0,224 | Carte 48 GB toujours active pour des flux servis à une équipe. | [Déployer](https://cloud.lowcostgpu.com/fr?gpu=l40s) | 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 Langflow (Ollama) 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 *Langflow (Ollama)* 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": "langflow-ollama". [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 — langflow-ollama* ``` $ lowcostgpu launch --gpu rtx-4090 --template langflow-ollama \ --disk 100 --volume models:/workspace/models ✓ instance i-7a41c0e2 running (27.9s) # Langflow (Ollama) · RTX 4090 · $0,354/hr · per second # https://i-7a41c0e2.lowcostgpu.com:8888 (TLS) $ lowcostgpu stop i-7a41c0e2 # billing ends this second ``` ## Ce que contient le template Langflow (Ollama) - **Image**: lowcostgpu/langflow - **CUDA**: CUDA 12.6 - **Accès**: Shell SSH · JupyterLab sur un port mappé - **Catégorie**: [Service LLM et chat](https://lowcostgpu.com/fr/templates#llm) - **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 service llm et chat - [vLLM sur un GPU cloud](https://lowcostgpu.com/fr/templates/vllm) — Service LLM de production avec PagedAttention — un endpoint compatible OpenAI à partir de n’importe quel modèle HF. - [vLLM Omni sur un GPU cloud](https://lowcostgpu.com/fr/templates/vllm-omni) — vLLM étendu pour les modèles multimodaux — entrées vision et audio sur le même serveur rapide. - [SGLang sur un GPU cloud](https://lowcostgpu.com/fr/templates/sglang) — Service à haut débit avec RadixAttention — excelle sur les charges de travail structurées et agentiques. - [Llama.cpp sur un GPU cloud](https://lowcostgpu.com/fr/templates/llama-cpp) — Inférence GGUF avec serveur intégré — la façon la plus légère d’exécuter des modèles quantifiés. - [Ollama sur un GPU cloud](https://lowcostgpu.com/fr/templates/ollama) — Récupérez et exécutez des modèles quantifiés en une seule commande, avec une API REST propre. - [Open WebUI (Ollama) sur un GPU cloud](https://lowcostgpu.com/fr/templates/open-webui-ollama) — Une interface de discussion complète pour Ollama — conversations, RAG et gestion des modèles, dans le navigateur. - [Tous les 37 templates](https://lowcostgpu.com/fr/templates) ## Langflow (Ollama) 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 Langflow (Ollama) sur un GPU cloud?** Seulement le prix du GPU — le template est gratuit. À partir de $0,177/h sur une RTX 4090 interruptible, $0,354/h à la demande sur une RTX 4090. 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 Langflow (Ollama)?** 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 appeler des flows depuis mon application?** Chaque flow expose un endpoint REST sur le port Langflow; le TLS est terminé pour vous. Utilisez la clé API que vous avez définie au déploiement. --- *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/langflow-ollama · Index du site pour les assistants IA : https://lowcostgpu.com/llms.txt · Contenu complet : https://lowcostgpu.com/llms-full.txt